● 摘要
微小尺寸精密测量是几何量测量的重要组成部分，它正朝着智能化、自动化和微型化的方向发展。测量精度和测量效率之间的矛盾是束缚微小尺寸精密测量发展的主要矛盾。机器视觉方法被应用到微小尺寸测量中，以提高测量的适应性和自动化程度，达到提高测量效率之目的。由于图像敏感元件的积分特性，随着测量速度的提高，视觉测量系统的动态特性变得显著。另外，因受噪声和干扰等因素的影响，视觉测量中还普遍存在图像数据的不确定和信息不全的问题，并且微小尺寸测量可获得的数据量少，难以获得统计规律。本文应用非统计的原理和方法，分析了微小尺寸测量系统及其测量精度的动态特性，研究了动态测量与视觉测量中存在的少数据、贫信息和不确定等问题，构建了微小尺寸精密测量系统，并且通过试验验证了该测量系统的实际性能。本文的主要研究内容包括以下几个方面：1．为了克服了动态测量系统中统计分析方法的不足，采用非统计原理将动态测量看作灰色过程，以动态模型描述测量系统的动态特性，研究系统精度的变化规律。本文通过数据生成的方法发掘动态测量系统的现实规律，提出了动态测量系统的非统计分析方法。2．为了解决图像预处理和图像分割过程中数据量少、贫信息和不确定等问题，将非统计原理和方法引入到微小尺寸的视觉测量中，提出了改进的灰色自适应滤波、基于灰色关联分析的区域生长，以及基于非统计的亚像素边缘提取等方法。它们在有效抑制噪声的前提下，简化计算，较好地满足了测量系统的实时性要求。3．为了实现微小尺寸信息的获取，将非统计原理与微小尺寸特征的提取方法相结合，提出了基于改进的最小二乘拟合和灰色系统理论的微小尺寸特征提取方法。它们不要求原始数据服从典型分布，不区分规则特征和非规则特征，适合于少数据和贫信息的微小尺寸特征提取。4．为了满足微小尺寸在线测量的实际需求，将视觉测量系统与嵌入式系统相结合，构建了便携式微小尺寸测量系统，实现了微小尺寸特征的智能识别与自动测量，克服人为因素的干扰，提高了测量效率。该测量系统通过调整视觉传感器结构，去除了传统载物台的限制，适合于大型构件或机械零件的局部微小尺寸测量。5．为了强化微小尺寸测量数据的管理，实现测量和管理的一体化，开发了基于PC机的微小尺寸精密测量数据分析与管理软件。该软件与便携式微小尺寸测量系统进行数据交互，实现对测量数据的分析、处理与管理。6．为了检验便携式微小尺寸测量系统的实际性能，进行了视觉传感器的标定、重复性、动态影响因素和不确定度评定等试验。试验结果表明该测量系统达到了设计的各项性能指标，证明了非统计方法的有效性。