在傳統的自動化生產尺寸測量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測工件上針對某個參數進行多次測量後取平均值。這些檢測設備或檢測手段測量精度低、測量速度慢，測量數據無法及時處理，無法滿足大規模自動化生產的需要。
        基於機器視覺技術的尺寸測量方法具有成本低、精度高、安裝簡易等優點，其非接觸性、實時性、靈活性和精確性等特點可以有效的解決傳統檢測方法存在的問題。同時尺寸測量是機器視覺技術最普遍的應用行業，特別在自動化製造行業中，用機器視覺測量工件的各種尺寸參數，如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區域測量等，需要檢測出工件相關區域的基本幾何特征。不但可以獲取在線產品的尺寸參數，同時可對產品做出在線實時判定和分揀，應用十分普遍。
        被測物的尺寸測量通常包括多個參數尺寸，如距離測量、圓測量、角度測量、線弧測量、區域測量等。
        圖像傳感器可以將檢查對象在平麵上表現出來，通過邊緣檢測，測算位置、寬度、角度等。所謂邊緣是指圖像內明亮部位與陰暗部分的邊緣。
如何進行邊緣檢測
（1）投影處理
投影處理是相對於檢查方向進行垂直掃描，然後計算各投影線的平均濃度。
投影線平均濃度波形被稱為投影波形。
算投影方向的平均濃度可以減少區域內的噪點造成的檢查錯誤。
（2）微分處理
根據投影波形進行微分處理。可能成為邊緣的、濃淡變化較大的部位，其微分值也較大。可以消除區域內濃度絕對值的變化所導致的影響。例：沒有濃淡變化的部位的微分值是0，白色（255）→黑色（0） 時的值是-255。
（3）通過校正使微分最大值達到100%
在實際生產線上，為了使邊緣達到穩定的狀態，通常會進行適當的調整以使微分絕對值達到100%。將超過預先設置的“ 邊緣感度（%）”的微分波形的峰值作為邊緣位置。根據濃淡變化峰值的檢測原理，在照度經常發生變化的生產線上也可以穩定的檢測出邊緣。
（4）亞像素處理
對於微分波形中最大部分的中心附近的3個像素，根據這3個像素形成的波形，進行修正演算。以1/100像素為單位測算邊界位置（次像素處理）。
邊緣檢測的代表性檢測應用
（1）利用邊緣位置的各種檢查
在多個部位設置邊緣位置模式，測量檢測對象的X座標或Y 座標。
（2）利用邊緣寬度的各種檢查
利用邊緣寬度的“ 外部尺寸”模式，檢測金屬板的寬度、孔洞的X方向/Y方向孔徑等。
（3）利用邊緣位置圓周區域的各種檢查
以圓周作為檢測區域，檢測切缺部位的角度（相位）。
（4）利用趨勢邊緣寬度的各種檢查
利用“圓周”區域的“趨勢邊緣寬度”模式，掃描環狀工件的內徑、評價扁平度等。
趨勢邊緣模式
        趨勢邊緣位置（ 寬度）模式是指在掃描檢查區域內較窄的邊緣窗口的同時檢測邊緣位置。利用這種檢查模式，可以對於一個窗口內的多個點進行邊緣位置（ 寬度） 檢查，因此可以確保捕獲工件的微小變化。
（1）檢測原理：使小範圍內的分割以小間距進行移動，檢查各點的邊緣寬度或邊緣位置。
（2）提高位置檢測精度的方法：縮小分割尺寸。
（3）縮短處理時間的方法：縮小分割移位幅度（移動量）。
（4）趨勢方向：分割移動的方向。
提高邊緣檢查效果的預處理濾鏡
        邊緣檢查的關鍵在於如何最大限度的減少邊緣的不均現象。預處理濾鏡具有“中值”或“平均化”的作用，因此有助於保持穩定的檢查效果。
圖像傳感器邊緣檢查模式的使用要點
（1）在理解邊緣檢查原理的基礎上進行有效的調整；
（2）理解各種衍生模式，顯著提高檢查可能性；
（3）參考代表性的檢查例有助於工作的進行；
（4）通過實驗選擇最佳的預處理濾鏡，提高檢查速度及檢查效果。

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