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随着计算机技术和光电技术的发展,出现了一种新的检测与测量技术——基于图像处理的测量技术,该技术是一种利用摄像机作为图像传感器,综合运用图像处理等技术进行非接触测量的方法,这种方法被广泛地应用于零件尺寸的精密测量中,它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径。由于机器视觉技术具有的非接触测量、较宽的光谱范围及可长时间工作等优点,已经广泛应用于工业领域。本文依据数字图像理论,以矩形类零件的检测及尺寸、角度测量为研究目标,深入分析了国内外相关的研究成果,开发了矩形类零件的测量方法,论文的主要内容如下：(1)以灰度直方图均衡、快速中值滤波、边缘检测、Hough变换直线检测等方法为基础,针对矩形类零件的特征,提出了边界跟踪算法,获得矩形零件的边界点集。(2)提出了一种改进的分水岭边缘检测算法。其特征是利用对图像中某一点相邻的八联通区域的标记进行判断以逐步实现像素级边缘的检测,此算法计算速度快,适合矩形类零件边缘检测,对于消除过度分割、定位区域轮廓及抗噪声等有较好的效果。(3)讨论了摄像机的标定方法和亚像素边缘定位技术,采用空间矩二维边缘检测模型对图像中矩形类零件的边缘重建,获得高精度轮廓尺寸。(4)针对矩形类零件的形状测量和角度测量的特点,提出了相应的测量方案,并以实例说明了图像处理算法的测量过程,测量的结果满足了生产过程的测量需求。论文中使用Visual C++6.0平台搭建了图像处理系统,建立了图像测量与分析的常用算法,满足了矩形类零件测量要求,所开发的图像处理算法对计算机视觉系统开发有着参考和借鉴作用。