题目：基于图像处理的微小尺寸自动测量系统关键技术的研究

视觉检测是目前精密测量领域研究的一个热点技术，在很多场合都有应用，可以用来解决一些普通方法无法完成的测量问题。自动对焦是视觉检测系统的关键技术之一，基于数字图像处理的聚焦方法是聚焦焦技术的重要发展方向，研究该技术对视觉检测的发展具有重要意义。自动聚焦技术可以看做是视觉检测的前处理，而图像测量技术则是视觉检测的后处理。图像测量技术就是将数字图像处理技术应用到精密测量领域，其测量原理是通过对被测物体图像边缘的处理而获得物体的几何参数。测量速度和精确度是测量系统追求的两个性能指标。如何实现零件形状尺寸的快速、精确测量是本文研究的重点内容，也是本系统的关键技术。为了选择适合本系统的聚焦评价函数，本文主要对空域评价函数进行实验分析，最终选取了计算量小、聚焦效果稍差的梯度向量平方函数作为粗聚焦函数，计算量大、但聚焦效果最好的Tenengrad函数作为精聚焦函数；同时提出了双函数变步距拟合的聚焦搜索策略，实验表明其具有良好效果。图像处理算法中,文章首先分析了噪声来源和类型，通过比较采用滤波效果更好的中值滤波滤除图像噪声；在边缘检测方面，通过增加经典Sobel算子的方向模板数，有效的克服边缘检测时产生的边缘断裂问题，并提出采用Susan+Sobel边缘检测方法；对圆和直线采用不同的细化方法，得到连续的接近单边像素宽度边缘；采用基于图形几何特征的Hough变换的方法，检测图像边缘中的几何基元；通过在边缘梯度方向进行二次多项式插值的方式，对几何基元边缘点位置进行亚像素细分定位，最后采用最小二乘法对边缘像素点进行曲线拟合，求其几何参数。本文最后通过实验验证了本文方法的有效性，重复测量的误差接近1/4像素，取得比较好的效果，证明了该方法设计上基本上是成功的。