1、零件尺寸測(cè)量的準(zhǔn)確性和快速性直接影響著產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。隨著現(xiàn)代制造業(yè)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的測(cè)量手段已不能完全滿足工業(yè)生產(chǎn)對(duì)零件尺寸測(cè)量高精度和高速度的要求。因此，如何提高零件尺寸測(cè)量的精度和速度已經(jīng)成為一個(gè)具有現(xiàn)實(shí)意義的課題。本文構(gòu)建了圖像尺寸測(cè)量系統(tǒng)，研究如何利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)零件尺寸的高速精確測(cè)量。
　　 本文主要針對(duì)零件尺寸圖像測(cè)量技術(shù)做進(jìn)一步的研究。首先研究了32位ARGB色彩模式BMP圖像轉(zhuǎn)換為24位RGB色彩

2、模式BMP圖像的方法，減小了不必要的圖像數(shù)據(jù)量;重點(diǎn)比較了均值濾波和中值濾波不同濾波模板對(duì)噪聲的濾除效果，組合濾波可以有效消減混合噪聲，提高了信噪比;改進(jìn)的梯度銳化方法突出了圖像邊緣，又保留了平緩變化區(qū)域的原貌，比直接梯度銳化具有更好的增強(qiáng)效果和適用性;圖像預(yù)處理抑制了噪聲，增強(qiáng)了對(duì)比度，可以顯著提高圖像分割和形狀提取的準(zhǔn)確性;然后分析了圖像分割技術(shù)，并比較研究了基于單閾值的圖像分割算法，將遺傳算法用于閾值分割，可以得到全局最優(yōu)分割閾值