一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法

摘要

本发明涉及工件尺寸测量技术领域，其公开了一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，包括以下步骤：S1：模板文件的生成；S2：对待检测工件进行图像采集；S3：对采集到的图像进行预处理操作，以增强图像特征；S4：将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配；S5：待测工件的图元识别与定位；S6：对工件的待测图元进行测量，并判断检测结果是否满足公差要求；与现有技术相比，本发明克服了现有测量设备测量对象单一的问题，且在测量过程中无需手动选择待测几何图元，仅需导入DXF文件即可实现待测几何图元的自动测量，能够有效提升生产效率，降低企业生产成本，为实现智能制造奠定基础。

权利要求

1.一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：模板文件的生成：

S11：将从DXF文件中读取到的工件的实体数据存储到相应的容器中，并生成待测工件的模板图像；

S12：根据轮廓中心坐标法对模板图像中的待测图元进行象限划分：S121：生成模板图像中待测工件的最小外接正矩形，以矩形中心点为基准建立直角坐标系；

S122：获取待测图元在直角坐标系中的坐标信息，将待测图元进行坐标象限划分并存储到XML模板文件中；

S13：根据轮廓中心距离法对模板图像中的待测图元进行排序：计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离，将同一类型的待测图元按照距离大小进行排序，并将排序结果存储到XML模板文件中；其中，计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离的方法为：设定图元中的直线的两端的端点坐标为（x1,y1）、（x2,y2），图元中的圆或圆弧的圆心坐标点为（x3,y3），矩形中心坐标为（x0,y0）；其中，直线图元与矩形中心坐标点距离的计算分为三种情况：①当直线段平行于坐标系x轴时，距离为D=|y1 ‑y0|；

②当直线段平行于坐标系y轴时，距离为D=|x1 ‑x0|；

③当直线段既不平行于x轴，又不平行于y轴时，设直线方程为Ax+Bx+C=0，通过建立经过坐标原点且垂直于直线段的垂线，计算其距离D：；

圆或圆弧图元的圆心与矩形中心的距离为：

；

S14：生成模板文件；

S2：对待检测工件进行图像采集；

S3：对采集到的图像进行预处理操作，以增强图像特征；

S4：将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配；若匹配成功，则进入S5；否则返回S2；

S5：待测工件的图元识别与定位：

S51：提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元；

S52：将待测图元与模板文件中的图元进行匹配，以实现待测几何图元的定位；其中，将待测图元与模板文件中的图元进行匹配包括以下步骤：S521：将在步骤S51中提取到的待测图元采用轮廓中心坐标法进行象限划分，然后应用轮廓中心距离法对待测图元进行排序；

S522：判断步骤S521中得到的图元坐标象限和序号是否与模板文件中的坐标象限和序号一致；是，则成功定位待测几何图元并进入步骤S6；否，则返回步骤S521；

S6：对工件的待测图元进行测量，并判断检测结果是否满足公差要求；是，则待测工件尺寸合格；否，则待测工件尺寸不合格。

2.根据权利要求1所述的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，其特征在于，步骤S3包括：S31：采用加权平均法对原图像进行灰度化处理；

S32：采用中值滤波抑制灰度化处理后的图像中的噪声。

3.根据权利要求1所述的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，其特征在于，步骤S4中将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配的方法为基于Hu不变矩的形状匹配，通过计算模板图像的外轮廓与步骤S3处理后的目标图像外轮廓的不变矩特征进行匹配，当匹配系数小于指定阈值时，表明S3处理后的图像中存在待测量对象。

4.根据权利要求1所述的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，其特征在于，步骤S51中，提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元包括以下步骤：S511：通过LSD直线检测算法提取待测工件的轮廓特征，并对图元特征采用最小二乘法进行拟合；

 S512：求取步骤S511处理后的图像的最小外接正矩形，获得矩形的中心坐标进而建立直角坐标系。

说明书

一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法

技术领域

[0001] 本发明涉及工件尺寸测量技术领域，具体地，涉及一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法。

背景技术

[0002] 在工业制造领域中，产品的质量检测至关重要，而工件尺寸作为产品质量的关键要素，受到制造厂商的高度重视。传统的工件图元（直线、圆、圆弧）尺寸检测主要依赖于人工视觉检测，而人工视觉检测存在劳动强度大、检测效率低、容易产生人为误差等局限性。随着机器视觉和图像处理技术的发展，各种新的检测算法层出不穷，并被广泛应用于产品质量检测领域，大大提高了检测效率与可靠性。然而，常用的图元检测方法为组合使用Canny边缘检测算法与Hough变换算法，该方法不仅需要将采集到的图像进行二值化运算，还需根据不同类型的检测对象调整算法参数，算法计算复杂度高、鲁棒性不强，不适用于多种类型工件的尺寸测量。此外，市场现有的视觉测量仪主要都是通过工业相机采集图像，采用人工交互的方式选择工件需测量的图元，然后保存模板文件进而实现视觉测量，这种方法存在检测效率低、操作复杂等问题。

发明内容

[0003] 本发明的目的在于提供一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法。首先，用户使用CAD软件标记好需要测量的工件图元尺寸和公差，将其保存为DXF文件；然后，视觉测量装置读取该DXF文件，获取需要测量的图元；最后，通过相机采集图像，实现视觉测量。整个过程无需人工对图像中的待测图元进行选择等交互操作，能够有效解决上述技术问题。

[0004] 一种基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，包括以下步骤：

[0005] S1：模板文件的生成：

[0006] S11：将从DXF文件中读取到的工件的实体数据存储到相应的容器中，并生成待测工件的模板图像；

[0007] S12：根据轮廓中心坐标法对模板图像中的待测图元进行象限划分；

[0008] S13：根据轮廓中心距离法对模板图像中的待测图元进行排序；

[0009] S14：生成模板文件；

[0010] S2：对待检测工件进行图像采集；

[0011] S3：对采集到的图像进行预处理操作，以增强图像特征；

[0012] S4：将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配；若匹配成功，则进入S5；否则返回S2；

[0013] S5：待测工件的图元识别与定位：

[0014] S51：提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元；

[0015] S52：将待测图元与模板文件中的图元进行匹配，以实现待测几何图元的定位；

[0016] S6：对工件的待测图元进行测量，并判断检测结果是否满足公差要求；是，则待测工件尺寸合格；否，则待测工件尺寸不合格。

[0017] 根据本发明的一实施方式，步骤S12中根据轮廓中心坐标法对模板图像中的图元进行象限划分包括以下步骤：

[0018] S121：生成模板图像中待测工件的最小外接正矩形，以矩形中心点为基准建立直角坐标系；

[0019] S122：获取待测图元在直角坐标系中的坐标信息，将待测图元进行坐标象限划分并存储到XML模板文件中。

[0020] 根据本发明的一实施方式，步骤S13中根据轮廓中心距离法对模板图像中的待测图元进行排序的具体操作步骤为：计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离，将同一类型的待测图元按照距离大小进行排序，并将排序结果存储到XML模板文件中。

[0021] 根据本发明的一实施方式，步骤S13中，计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离的方法为：设定图元中的直线的两端的端点坐标为（x1,y1）、（x2,y2），图元中的圆或圆弧的圆心坐标点为（x3,y3），矩形中心坐标为（x0,y0）；其中，直线图元与矩形中心坐标点距离的计算分为三种情况：

[0022] ①当直线段平行于坐标系x轴时，距离为D=|y1 ‑y0|；

[0023] ②当直线段平行于坐标系y轴时，距离为D=|x1 ‑x0|；

[0024] ③当直线段既不平行于x轴，又不平行于y轴时，设直线方程为Ax+Bx+C=0，通过建立经过坐标原点且垂直于直线段的垂线，计算其距离D：

[0025] ；

[0026]  圆或圆弧图元的圆心与矩形中心的距离为：  。

[0027] 根据本发明的一实施方式，步骤S3包括：

[0028] S31：采用加权平均法对原图像进行灰度化处理；

[0029] S32：采用中值滤波抑制灰度化处理后的图像中的噪声。

[0030] 根据本发明的一实施方式，步骤S4中将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配的方法为基于Hu不变矩的形状匹配，通过计算模板图像的外轮廓与步骤S3处理后的目标图像外轮廓的不变矩特征进行匹配，当匹配系数小于指定阈值时，表明S3处理后的图像中存在待测量对象。

[0031] 根据本发明的一实施方式，步骤S51中，提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元包括以下步骤：

[0032] S511：通过LSD直线检测算法提取待测工件的轮廓特征，并对图元特征采用最小二乘法进行拟合；

[0033]  S512：求取步骤S511处理后的图像的最小外接正矩形，获得矩形的中心坐标进而建立直角坐标系。

[0034] 根据本发明的一实施方式，步骤S52中将待测图元与模板文件中的图元进行匹配包括以下步骤：

[0035] S521：将在步骤S51中提取到的待测图元采用轮廓中心坐标法进行象限划分，然后应用轮廓中心距离法对待测图元进行排序；

[0036] S522：判断步骤S521中得到的图元坐标象限和序号是否与模板文件中的坐标象限和序号一致；是，则成功定位待测几何图元并进入步骤S6；否，则返回步骤S521。

[0037] 与现有技术相比，本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法具有以下优点：

[0038] 本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，克服了现有测量设备测量对象单一的问题，且在测量过程中无需手动选择待测几何图元，仅需导入模板文件即可实现待测几何图元的自动测量，能够有效提升生产效率，降低企业生产成本，为实现智能制造奠定基础。

附图说明

[0039] 图1为本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法的流程图；

[0040] 图2为待测工件的模板图像，其中图2（a）为待测量工件CAD图，图2（b）为工件待测图元定位效果图；

[0041] 图3为根据模板图像中待测直线的端点坐标、待测圆和圆弧的圆心坐标在直角坐标系中的位置进行象限划分图，其中图3（a）为待测几何图元中圆和圆弧的象限图，图3（b）为待测几何图元中直线的象限图；

[0042] 图4为测量系统采用基于Hu不变矩的形状匹配方法对所采集图像中的待测工件与模板图像进行匹配的实验结果，其中图4（a）为模板图像，图4（b）为采集的图像与模板图像的匹配结果；

[0043] 图5为LSD算法的检测结果；

[0044] 图6为对图元特征采用最小二乘法进行拟合的结果图，其中，图6（a）为采集的图像经步骤S511处理后的圆和圆弧处的点的效果图，图6（b）为最小二乘法对圆和圆弧处的点的拟合效果；

[0045] 图7为棋盘格标定板。

[0046] 本发明功能的实现及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

[0047] 以下将以图式揭露本发明的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说，在本发明的部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。此外，为简化图式起见，一些习知惯用的结构与组件在图式中将以简单的示意的方式绘示之。

[0048] 需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

[0049] 另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本发明，其仅仅是为了区别以相同技术用语描述的组件或操作而已，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

[0050] 为能进一步了解本发明的内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：

[0051] 实施例一：

[0052] 本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法，在检测前，用户使用CAD软件标记好需要测量的工件图元尺寸和公差，将其保存为DXF文件；在开始对工件进行检测时，先使视觉测量装置读取检测前保存的DXF文件，获取需要测量的图元；然后通过相机采集图像，将采集的图像中的待测图元与DXF文件中的图元进行对比，实现视觉测量。整个过程无需人工对图像中的待测图元进行选择等交互操作，操作简单，检测效率高。本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法包括以下步骤：

[0053] S1：模板文件的生成：

[0054] S11：将从DXF文件中读取到的工件的实体数据存储到相应的容器中，并生成待测工件的模板图像；

[0055] 其中，从DXF文件中读取到的工件的实体数据包括直线段的起点坐标、终点坐标和长度，圆和圆弧的圆心点坐标与半径等数据；通过读取DXF文件中包含的工件的几何特征信息的组值与组码，可以得到待测工件的坐标信息与尺寸信息，生成待测工件的模板图像。

[0056] S12：根据轮廓中心坐标法对模板图像中的待测图元进行象限划分：

[0057] S121：生成模板图像中待测工件的最小外接正矩形，以矩形中心点为基准建立直角坐标系；

[0058] S122：获取待测图元在直角坐标系中的坐标信息，将待测图元进行坐标象限划分并存储到XML模板文件中；其中，象限划分的方法为：根据模板图像中待测直线的端点坐标、待测圆和圆弧的圆心坐标在直角坐标系中的位置进行象限划分；直线图元的两个端点可能位于不同的象限内也可能位于同一象限内。

[0059] S13：根据轮廓中心距离法对模板图像中的待测图元进行排序；具体操作步骤为：计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离，将同一类型的待测图元按照距离大小进行排序，并将排序结果存储到XML模板文件中。其中：

[0060] 在实际应用中，待测图元包括直线、圆弧及圆形中的一种或多种，每种图元都有一个或多个，在进行排序时，相同类型的图元根据其与直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离进行排序，然后将排序结果存储到XML模板文件中；例如，直线图元有n个，n＞1，圆弧图元有m个，m＞1，圆形图元有b个，b＞1，则计算每个直线图元与直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离，然后将直线图元按照距离进行大小排序，计算每个圆弧图元的圆心与坐标原点之间的垂直距离，然后将圆弧图元按照距离大小进行排序，计算每个圆形图元的圆心与坐标原点之间的垂直距离，然后将圆形图元按照距离大小进行排序，最终将所有图元的排序结果存入XML模板文件中。

[0061] 计算待测图元与直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离的方法为：设定图元中的直线的两端的端点坐标为（x1,y1）、（x2,y2），图元中的圆或圆弧的圆心坐标点为（x3,y3），矩形中心坐标为（x0,y0）；其中，直线图元与矩形中心坐标点距离的计算分为三种情况：

[0062] ①当直线段平行于坐标系x轴时，距离为D=|y1 ‑y0|；

[0063] ②当直线段平行于坐标系y轴时，距离为D=|x1 ‑x0|；

[0064] ③当直线段既不平行于x轴，又不平行于y轴时，设直线方程为Ax+Bx+C=0，通过建立经过坐标原点且垂直于直线段的垂线，计算其距离D：

[0065]  ；

[0066] 圆或圆弧图元的圆心与矩形中心的距离为：  。

[0067] S14：生成模板文件。

[0068] S2：对待检测工件进行图像采集；完成图像采集的系统包括工业相机、镜头以及光源，其中：

[0069] 工业相机的精度满足： ；

[0070] 其中， 为x方向上相机视野内的最大长度， 为y方向上相机视野内的最大长度，为相机系统检测精度；

[0071] 镜头放大倍率满足： ，其中，l为相机靶面尺寸，v为相机视野大小；

[0072] 镜头焦距满足： ，其中，L为相机工作距离，f为镜头焦距。

[0073] S3：对采集到的图像进行预处理操作，以增强图像特征：

[0074] S31：采用加权平均法对原图像进行灰度化处理；

[0075] 工业相机采集到的图像为R、G、B三通道彩色图像，图像灰度化就是将三通道图像转换为单通道图像。工件尺寸测量与图片颜色无关，而彩色图像每个通道分别占用8位存储空间，因此，对彩色图像进行灰度化处理可以减少图像数据量，提高算法运算速度。本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法采用加权平均法对原图像进行灰度化处理，即根据人眼对RGB颜色的敏感度不同，分别给R、G、B赋予不同的权值，计算公式如下：

[0076] 。

[0077] S32：采用中值滤波抑制灰度化处理后的图像中的噪声；

[0078] 图像滤波操作主要用于抑制图像中的噪声，便于图像特征的提取，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性滤波算法，其基本原理是用像素领域内所有像素的中值替换原像素值，中值滤波算法对异常像素值较为敏感，能够有效去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声；由于在图像采集过程中，容易产生椒盐噪声，因此发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法选择中值滤波抑制噪声干扰。

[0079] S4：将模板图像与步骤S3处理后的图像进行模板匹配；若匹配成功，则进入S5；否则返回S2；

[0080] 在实际测量中可能会出现待测量工件中夹杂着非目标对象的问题，因此需要对图像中目标对象进行识别处理，以便测量工作的进行。Hu不变矩是一种通过矩特征实现对象匹配与识别的方法，矩特征主要表现为图像区域的几何特征，具有平移、缩放和旋转不变性的特点，因此又称为不变矩。

[0081] 在步骤S4中，将模板图像与步骤S3处理后的图像进行模板匹配的方法即基于Hu不变矩的形状匹配，通过计算模板图像的外轮廓与步骤S3处理后的目标图像外轮廓的不变矩特征进行匹配，当匹配系数小于指定阈值时，表明步骤S3处理后的图像中存在待测量对象。

[0082] S5：待测工件的图元识别与定位：

[0083] S51：提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元：

[0084] S511：通过LSD直线检测算法提取待测工件的轮廓特征，并对图元特征采用最小二乘法进行拟合；

[0085] LSD算法的基本思想是遍历图像像素、计算各个像素的梯度大小与方向，进而形成像素方向场(level line fields)，然后根据区域生长理论将相关性较强的像素合并与扩充为线段支持域(line support region)，最后对每个线段支持域所对应的直线进行验证，筛选出匹配度最高的直线轮廓；经过LSD直线检测算法处理，可以获取直线线段的端点与线段宽度，LSD算法对直线轮廓的识别效果较为准确，图像中的圆和圆弧图元被分割为多个直线段。最小二乘法的核心思想是根据给定的数据点集，拟合出近似于这些数据点的直线或曲线，并且使拟合结果偏差最小。

[0086] S512：求取步骤S511处理后的图像的最小外接正矩形，获得矩形的中心坐标进而建立直角坐标系。

[0087] S52：将待测图元与模板文件中的图元进行匹配，以实现待测几何图元的定位：

[0088] S521：将在步骤S51中提取到的待测图元采用轮廓中心坐标法进行象限划分，然后应用轮廓中心距离法对图元进行排序；

[0089] S522：判断步骤S521中得到的图元坐标象限和序号是否与模板文件中的坐标象限和序号一致；是，则成功定位待测几何图元并进入步骤S6；否，则返回步骤S521。

[0090] S6：对待测工件的图元进行测量，并判断检测结果是否满足公差要求；是，则待测工件尺寸合格；否，则待测工件尺寸不合格。具体操作方法为：

[0091] 根据事先标定的比例系数K将所有的像素尺寸转换为相应的实际尺寸L；计算公式如下： ，其中，l为像素点数量。

[0092] 实施例二：

[0093] 以下将以本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法来测量一个具体工件的尺寸，具体如下：

[0094] S1：模板文件的生成：

[0095] S11：将从DXF文件中读取到的工件的实体数据存储到相应的容器中，并生成待测工件的模板图像；

[0096] 图2（a）是从DXF文件中读取到的待测量工件CAD图，图中的尺寸信息是用户对待测量特征的一个交互标记，如半径为5的圆弧表示用户需要测量该圆弧。图2（b）是由图2（a）的尺寸信息得到的特征定位图，图2（b）中浅灰色的线段、圆和圆弧即为目标测量特征。

[0097] S12：根据轮廓中心坐标法对模板图像中的图元进行象限划分：

[0098] S121：生成模板图像中待测工件的最小外接正矩形，以矩形中心点为基准建立直角坐标系；

[0099] S122：获取待测图元在直角坐标系中的坐标信息，将待测图元进行坐标象限划分并存储到XML模板文件中。

[0100] 根据模板图像中待测直线的端点坐标、待测圆和圆弧的圆心坐标在直角坐标系中的位置进行象限划分；象限划分结果如图3（a）（b）所示，圆和圆弧分别处于第二象限和第一象限，直线1的端点处于第三象限和第四象限，直线2的端点处于第一象限和第四象限。

[0101] S13：根据轮廓中心距离法对模板图像中的图元进行排序；具体操作步骤为：计算待测图元与步骤S121中建立的直角坐标系的坐标原点之间的垂直距离，将同一类型的待测图元按照距离大小进行排序，并将排序结果存储到XML模板文件中。

[0102] 为了区分如图3（b）中浅灰色圆圈内坐标位置处于同一象限中的几何图元，本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法提出了一种轮廓中心距离法，即通过求待测几何图元与坐标原点距离的方式将同一类型的几何图元按照距离大小进行排序，并将排序结果与获取的图元坐标象限结果分别存储到XML模板文件中。设定图元中的直线的两端的端点坐标为（x1,y1）、（x2,y2），图元中的圆或圆弧的圆心坐标点为（x3,y3），矩形中心坐标为（x0,y0），其中：

[0103] 直线1平行于坐标系x轴，其与坐标原点的垂直距离为D=|y1 ‑y0|；

[0104] 直线2平行于坐标系y轴，其与坐标原点的垂直距离为D=|x1 ‑x0|；

[0105] 圆或圆弧图元的圆心与矩形中心的距离为：  ；

[0106] S14：生成模板文件。

[0107] S2：对待检测工件进行图像采集；

[0108] 以测量工件对象的尺寸为100mm以内为例，且要求检测精度为0.1mm；根据计算其最低像素值要求为：

[0109] 测量系统主要面向尺寸为100mm×100mm的工件对象，且要求实际检测精度小于0.1mm，根据公式（7）计算可知相机分辨率需达到：

[0110] = =1000000；

[0111] 相机分辨率公式中， 为x方向上相机视野内的最大长度， 为y方向上相机视野内的最大长度，为工业相机系统检测精度。为使工件特征与实际背景特征之间的对比度更大，从而更好地识别工件特征，工业相机选用华腾威视的GigE黑白工业相机HT‑GE130M，其具有130万像素，传感器类型为1/2”CMOS，像元尺寸为 5.2μm×5.2μm，连续采集模式（ERS）帧率30FPS，分辨率为1280×1024，相机靶面尺寸为6.4mm×4.8mm。

[0112] 在对待检测工件进行图像采集时，镜头主要用于将成像目标作用于图像传感器的光敏面上。根据相机的像素大小和相机靶面尺寸可通过公式计算镜头放大倍率： ==0.064，l为相机靶面尺寸，v为相机视野大小。

[0113] 根据实际测量需求，将工件与镜头的最小工作距离设置为150cm，计算镜头焦距：= =9.026；

[0114] 焦距计算公式中，L为相机工作距离，f为镜头焦距。基于以上数据，选用明视威HS‑2812作为系统镜头，该镜头焦距为12mm，能够满足工业相机镜头的焦距需求。

[0115] S3：对采集到的图像进行预处理操作，以增强图像特征：

[0116] S31：采用加权平均法对原图像进行灰度化处理；

[0117] 工业相机采集到的图像为R、G、B三通道彩色图像，图像灰度化就是将三通道图像转换为单通道图像。工件尺寸测量与图片颜色无关，而彩色图像每个通道分别占用8位存储空间，因此，对彩色图像进行灰度化处理可以减少图像数据量，提高算法运算速度。本发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法采用加权平均法对原图像进行灰度化处理，即根据人眼对RGB颜色的敏感度不同，分别给R、G、B赋予不同的权值，计算公式如下：

[0118] ；

[0119] S32：采用中值滤波抑制灰度化处理后的图像中的噪声；

[0120] 图像滤波操作主要用于抑制图像中的噪声，便于图像特征的提取，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性滤波算法，其基本原理是用像素领域内所有像素的中值替换原像素值，中值滤波算法对异常像素值较为敏感，能够有效去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声；由于在图像采集过程中，容易产生椒盐噪声，因此发明的基于DXF文件导入的多类型工件尺寸视觉测量方法选择中值滤波抑制噪声干扰。

[0121] S4：将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配；若匹配成功，则进入S5；否则返回S2。

[0122] 在实际测量中可能会出现待测量工件中夹杂着非目标对象的问题，因此需要对图像中目标对象进行识别处理，以便测量工作的进行。Hu不变矩是一种通过矩特征实现对象匹配与识别的方法，矩特征主要表现为图像区域的几何特征，具有平移、缩放和旋转不变性的特点，因此又称为不变矩。

[0123] 在步骤S4中，将模板图像与S3处理后的图像进行模板匹配的方法即基于Hu不变矩的形状匹配，通过计算模板图像的外轮廓与S3处理后的目标图像外轮廓的不变矩特征进行匹配，当匹配系数小于指定阈值时，表明S3处理后的图像中存在待测量对象；图4为测量系统采用基于Hu不变矩的形状匹配方法对所采集图像中的待测工件与模板图像进行匹配的实验结果。

[0124] S5：待测工件的图元识别与定位：

[0125] S51：提取步骤S4中与模板图像匹配成功的图像中的待测图元：

[0126] S511：通过LSD直线检测算法提取待测工件的轮廓特征，并对图元特征采用最小二乘法进行拟合；

[0127] LSD算法的基本思想是遍历图像像素、计算各个像素的梯度大小与方向，进而形成像素方向场(level line fields)，然后根据区域生长理论将相关性较强的像素合并与扩充为线段支持域(line support region)，最后对每个线段支持域所对应的直线进行验证，筛选出匹配度最高的直线轮廓；经过LSD直线检测算法处理，可以获取直线线段的端点与线段宽度，图5为LSD算法的检测结果。LSD算法对直线轮廓的识别效果较为准确，图像中的圆和圆弧图元被分割为多个直线段。

[0128] 最小二乘法的核心思想是根据给定的数据点集，拟合出近似于这些数据点的直线或曲线，并且使拟合结果偏差最小；拟合结果如图6所示。

[0129] S512：求取步骤S511处理后的图像的最小外接正矩形，获得矩形的中心坐标进而建立直角坐标系；

[0130] S52：将待测图元与模板文件中的图元进行匹配，以实现待测几何图元的定位：

[0131] S521：将在步骤S51中提取到的待测图元采用轮廓中心坐标法进行象限划分，然后应用轮廓中心距离法对图元进行排序；

[0132] S522：判断步骤S521中得到的图元坐标象限和序号是否与模板文件中的坐标象限和序号一致；是，则成功定位待测几何图元并进入步骤S6；否，则返回步骤S521。

[0133] S6：对待测工件的图元进行测量，并判断检测结果是否满足公差要求；是，则待测工件尺寸合格；否，则待测工件尺寸不合格。

[0134] 本实施例采用如图7所示的棋盘格标定板进行系统标定工作。首先，将工业相机安装在固定位置，采集处于不同位置的多张标定板图片；然后，获取标定板在X方向与Y方向的像素距离并求其平均值；最后，通过式 计算像素点距离与实际物理尺寸的换算关系K。

[0135] 以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。