边缘测量中数字成像技术的运用论文
科技发展日新月异，测量方法和检测技术也相应有了很大程度的革新，尤其是非接触式的测量逐渐在实际测量工作中得以普及，电磁技术和光电技术是该测量技术的基础，非接触式测量仅通过物体表面的图像的参数，再加上展业的PC系统就可以完成物体的测量工作，不用对物体的表面有直接接触。非接触测量以视觉测量技术为主，这种技术测得的数据具有很高的精确度，当被测物体处于动态时，依旧可以进行测量。本次测量主要采用视觉测量与数字图像处理相关技术，二者相结合对物体进行测量。
1 测量机器及系统
测量机器主要由PC机、图像采集系统以及CCD芯片摄像机构成。该系统设备为视频采集卡和黑白摄像机。图像采集系统的功能包括显示和收集图像信息，相机通过该系统向PC输出视频和图像。采集系统的内存插入PC的USB接口，把其中保存接受的图像动态的模拟信号转入PC,由PC吧图像信息专换为数字，最后再存进图像帧的存储体。存储体的大小和存入速度与系统的实时状态有直接关系，存储体是高速的存储器组成的阵列，黑白或彩色数据的存放是由位映射的形态存放，每一个单位的信息对应图像的一个单位像素灰度值，PC系统能够对存储体里的具体真图像进行扫描读写并完成数字图像的处理。[1]
2 测量涉及的原理
2.1 相机内存工作的原理
内存的构成为若干电荷组合。相机内存的原单位为N型（或P型）硅衬底之上形成的厚度大约为120纳米的二氧化硅，二氧化硅层之上，由铝电极沉积构成场效应管型电容式的转移器。再把场效应管阵列加上输出和输入的端口，就形成了CCD.用正偏压施加于二氧化硅表面的电极，P型的`硅衬底会出现一些耗尽区，正偏压升高，耗尽区变大。耗尽区中的一些带电离子被最大的耗尽区吸收，形成电荷组。N型硅衬底，一般是加负偏压，少数电离子成为空穴。光学系统将物体成像在CCD的像素表层时，因为光的刺激，半导体中会产生电子空穴，这当中的少数载流子被就近的空穴吸纳。由于空穴中储存的载流电子数目和光的强度相关，所以可以将光学图像转为电子图像。[2]然后依据一定顺序把电荷转移，最后电荷在输出端被输送出来，实现了把图像转换为视频信号的过程。
2.2 图像边缘检测系统的工作原理
边缘检测以图像的灰度不连续的分割法为操作基础。边缘是区域的结束点与起始点的统一体，图像西部的特征由此表现出不连续性，是背景和目标的分界。通过边缘检测描绘出被测对象，发现其包含的丰富图像信息和图特征。边缘的检测可以通过“空域微分”算法利用卷积或类似卷积运算来完成。边缘检测的算法最常主要用的有以下算法：（1）Roberts算法，这种法算法最容易实现，这种算法通过利用局部差分算子来找图像的边缘。（2）Sobel算法，Sobel算法利用滤波的算法，图像包含的全部点做卷积都是用这两个算法，第一种算法主要是利用影图像垂直边缘，算出图像垂直方向的差分；第二种算法主要影响水平方向的图像边缘，计算水平方向图像的差分。Sobel算法的计算方法有两种，第一种选水平差分与垂直查分的最大数值；第二种方法是选两个两个方向的差分的和。一般使用较多的是第一种算法。（3）Prewitt算法，Prewitt算法与Sobel算法一样，图像当中的每个点都用这两个模板做卷积分，并选所得的最大值输出。（4）Log 算法，这是一种微积分二阶算子，图像边缘会出现陡峭零交叉，这种算法是一个线性、移不变的算子，通过图像灰度值二阶微分为零的点实现边缘点的检测。
用上述算法分别对图像边缘进行检测所得效果的比较，通过图像分析可以直观看到，用Sobel算法和Prewitt算法对图像边缘检测的效果相对较好。但从垂直的方向上测量来看，Sobel算法比Prewitt算法所测得边缘更明显。
3 距离测量
确定采集图像的测量系统后，保证焦距、物距完全一致，使光轴和被测对象平面保持垂直，方可进行图像采集。图像距离测量过程中，也会产生一些误差。产生误差的主要因素：系统定位完成后很难保证焦距、物距始终绝对相同；测量过程当中，物像边缘轮廓不清晰，PC系统查找边缘有误差；CCD相机的摄像头不是真正小孔成像。
4 结语
本次测量，采用数字成像技术进行边缘测量，最终获得的数据与实际数据相吻合，证明了数字成像技术在测量方面的精确性。这一测量技术易操作、精确度高、省时省力，一定会在今后非接触式测量中日渐普及。
参考文献
[1]张少军，艾矫建。利用数字图像处理技术测量几何尺寸[J].北京科技大学学报，2002（24）。
[2]朱学芳，智文广。计算机图像处理导论[M].上海：上海科学技术文献出版社，2002.
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