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    機器自動影像測量儀技術(shù)已成為一種成熟且精確可靠的測量工具，可用于汽車、生物科技及通訊等多個領(lǐng)域，目前隨著軟件和影像傳感器方面的一些新技術(shù)發(fā)展如計算機處理速度更快、軟件與硬件更容易整合以及可以在運動中進(jìn)行影像測量等，使得測量成本進(jìn)一步降低。本文介紹利用影像技術(shù)進(jìn)行測量時需注意的一些問題。 

    從圖像中我們能得到很多可以量化的測量信息，如距離、角度、重心位置、面積、弧度等，在測量時需要考慮的問題包括基本影像參數(shù)、影像質(zhì)量、校準(zhǔn)情況和測量工具，將硬件和軟件結(jié)合起來可幫助完成影像測量。
    基本影像參數(shù)包括視野范圍、工作距離、分辨率、景深和探頭大小，通過這些參數(shù)可以確定被觀察的物體或區(qū)域。
 

  影像質(zhì)量
    影響尺寸測量的一個重要因素是影像質(zhì)量，這是因為圖中獲取的信息直接決定了測量效果。利用信號整形之類的技術(shù)可以得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)，此外高精度影像硬件也有助于保證較高的影像質(zhì)量。
    分辨率和對比度是影像質(zhì)量的重要組成部份，分辨率指影像系統(tǒng)所能重現(xiàn)的被測物體細(xì)節(jié)的數(shù)量，對比度則是影像系統(tǒng)所產(chǎn)生的被測物體與其背景之間的灰度差別。攝像頭、鏡頭和燈光是決定分辨率和對比度的重要因素。影像系統(tǒng)所需最小圖素分辨率可由下式計算：最小分辨率=（對象最長端長度/最小特征尺寸）×2 。以條形碼為例，假如最長端長度為60mm，最小特征尺寸是0.2mm，那么根據(jù)上式可算出其最小分辨率應(yīng)該是（60/0.2）×2=600 。

    鏡頭焦距是分辨率另一種表現(xiàn)形式，視野（FOV）指物體最長端長度，工作距離（WD）是物體到鏡頭的距離，探頭大小是攝像探頭的尺寸，以mm表示。上述幾項有如下關(guān)系：焦距=S×（WD/FOV）。
    失真是另一個影響影像質(zhì)量的因素，它指由于鏡頭光學(xué)誤差引起幾何偏差，從而在影像平面上造成物體錯位，在計算時可以把測量失真考慮進(jìn)去。
    校準(zhǔn)情況
    校準(zhǔn)就是指將圖素測量值與現(xiàn)實世界的真實測量值聯(lián)系起來的過程，當(dāng)需要以實際長度單位進(jìn)行精確測量時，這個過程非常重要。能提供校準(zhǔn)的影像硬件與軟件有助于完成測量。
    校準(zhǔn)可解決并消除由于鏡頭失真、******或方位偏移造成的誤差，它還能把圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實坐標(biāo)或者相反。進(jìn)行影像設(shè)置校準(zhǔn)時，要用一個已知點距的點陣，從這個點陣中可得到校準(zhǔn)或映像信息。
   

測量工具
    測量工具是尺寸測量的一個重要部份，可以使用斑紋分析、邊緣檢測及圖形匹配等測量工具有效完成測量，具有這些功能的影像軟件能夠拓展測量的性能。通過斑紋分析，閾值處理將產(chǎn)生一個二進(jìn)制圖像，把被測物體顆粒從背景中區(qū)分開，它將返回二進(jìn)制物體屬性以計算測量值，包括：以圖素表示的尺寸、重心位置 、最長端長度。 
    邊緣檢測能幫助找到圖像中亮度產(chǎn)生劇烈變化的點，它可以快速確定物體邊界線輪廓。有許多參數(shù)對邊緣檢測很重要，如：
    對比度：邊緣兩邊平均圖素密度最小差值
    寬度：確定邊緣任意一邊對比度的平均圖素值？銳度：邊緣過渡區(qū)最小圖素數(shù)
    圖形匹配可以幫助找到圖像中的參考圖形并報告其在圖像中的位置、旋轉(zhuǎn)角度和比例，它在光線變化以及有噪聲、模糊和部份阻擋的情況下也能正常工作。當(dāng)精度小于圖素數(shù)時，可以分?jǐn)?shù)形式表示邊緣檢測或圖形匹配信息，這種精度表示使用了插補和擬合技術(shù)，如果影像條件較好，可實現(xiàn)四分之一圖素精度。