文献综述
1.课题研究的现状及发展趋势
机器视觉是研究用相机和计算机来模仿人的眼睛和大脑完成对目标的识别、跟踪和测量等任务的科学。一个典型的机器视觉应用系统包括光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理系统(或平台)、机器视觉软件模块、输入输出和控制执行模块等部件。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性[1]-[2]。
作为一门新生的科学,机器视觉显示出了强大的生命力,人们从20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别,60年代美国学者罗伯兹提出了多面体组成的积木世界概念，其中的预处理、边缘检测、对象建模等技术至今仍在机器视觉领域中应用[3]。70年代中期,MT人工智能实验室正式开设《机器视觉》课程,同时机器视觉形成了目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行算法、视觉系统的知识库等几个重要分支。80年代初期开始了全球性的研究热潮,机器视觉获得了蓬勃发展,新概念、新理论不断涌现,伴随着计算机技术的不断提高和图像处理与传输技术的日益成熟,机器视觉在生产实践中的应用也加快了步伐。机器视觉技术应用广泛，涵盖了工业、农业、医药、军事、交通和科学研究等许多领域[4]。
目前，最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌握，发达国家针对工业现场的应用开发出了相应的机器视觉软硬件产品[5]。中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。长三角和珠三角成为国际电子和半导体技术的转移地，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入了中国，国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长，许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。2010年和2011年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长，市场规模分别达到8.3亿元和10.8亿元，其中智能相机、软件、板卡、工业相机的增长速度都远超中国整体自动化市场的增长速度。机器视觉市场70%的市场份额由电子、汽车、制药和包装业占据[6]。
基于机器视觉的测量技术是近年来发展起来的一种自动化无损检测新方法,具有速度快、稳定
性好、精度高、易于维护等特点,在工业生产中得到了广泛的重视和应用[7]-[10]。尺寸测量是机器视觉研究和应用的重要领域,也是一个比较早开始的研究方向。所谓基于机器视觉的测量技术是指利用视觉的手段获得被测物体的图像,并用图像处理技术对图像进行处理,通过对被测物体图像的测量来达到对物体的测量,同时将测量后的产品与标准产品进行比较,对产品进行分拣,剔除生产过程中产生的不合格品[11]-[14]。
国内目前在这方面的研究主要集中在机器或零件的几何尺寸测量、图像处理与分析、图像采集系统设计等方面。其中东南大学卞晓东等建立了一套自动化程度高、测试技术先进的车辆几何尺寸参数测量系统[15]。华中科技大学莫青云和湖北工业大学代娜分别对薄板工件和小型零件设计出精度高、时间短的在线测量方案[16]-[17]。兰州理工大学祁晓玲、赵霞霞等提出了一种自适应中值滤波算法用于轴类零件尺寸的测量和除噪[18]。在机器视觉中的图像处理与图像采集方面[19]，北京联合大学吴朝阳和刘长青提出了图像分割和图像特征提出等主要图像处理的方法[20]。成都理工大学张杰介绍了一种基于机器视觉的集采集、传输和分析于一体的图像处理系统[21]。针对采集精度低和采集时间长的问题，成都理工大学程文波李灿平设计一种采用STC89C516和K9F2808UOC来实现基于机器视觉的图像采集系统改进存储算法，可以实现8Kbit/ s的无错采集速率，成本低廉实用[22]。
