機器自動(dòng)影像測量?jì)x技術(shù)已成為一種成熟且確可靠的測量工具，可用于汽車(chē)、生物科技及通訊等多個(gè)領(lǐng)域，目前隨著(zhù)軟件和影像傳感器方面的一些新技術(shù)發(fā)展如計算機處理速度快、軟件與硬件更容易整合以及可以在運動(dòng)中進(jìn)行影像測量等，使得測量成本進(jìn)一步降低。本文介紹利用影像技術(shù)進(jìn)行測量時(shí)需注意的一些問(wèn)題。 

    從圖像中我們能得到很多可以量化的測量信息，如距離、角度、重心位置、面積、弧度等，在測量時(shí)需要考慮的問(wèn)題包括基本影像參數、影像質(zhì)量、校準情況和測量工具，將硬件和軟件結合起來(lái)可幫助完成影像測量。 
    基本影像參數包括視野范圍、工作距離、分辨率、景深和探頭大小，通過(guò)這些參數可以確定被觀(guān)察的物體或區域。 
 

  影像質(zhì)量 
    影響尺寸測量的一個(gè)重要因素是影像質(zhì)量，這是因為圖中獲取的信息直接決定了測量效果。利用信號整形之類(lèi)的技術(shù)可以得到高質(zhì)量數據，此外高精度影像硬件也有助于保證較高的影像質(zhì)量。 
    分辨率和對比度是影像質(zhì)量的重要組成部份，分辨率指影像系統所能重現的被測物體細節的數量，對比度則是影像系統所產(chǎn)生的被測物體與其背景之間的灰度差別。攝像頭、鏡頭和燈光是決定分辨率和對比度的重要因素。影像系統所需小圖素分辨率可由下式計算：小分辨率=（對象長(cháng)端長(cháng)度/小特征尺寸）×2 。以條形碼為例，假如長(cháng)端長(cháng)度為60mm，小特征尺寸是0.2mm，那么根據上式可算出其小分辨率應該是（60/0.2）×2=600 。

    鏡頭焦距是分辨率另一種表現形式，視野（FOV）指物體長(cháng)端長(cháng)度，工作距離（WD）是物體到鏡頭的距離，探頭大小是攝像探頭的尺寸，以mm表示。上述幾項有如下關(guān)系：焦距=S×（WD/FOV）。 
    失真是另一個(gè)影響影像質(zhì)量的因素，它指由于鏡頭光學(xué)誤差引起幾何偏差，從而在影像平面上造成物體錯位，在計算時(shí)可以把測量失真考慮進(jìn)去。 
    校準情況 
    校準就是指將圖素測量值與現真實(shí)測量值聯(lián)系起來(lái)的過(guò)程，當需要以實(shí)際長(cháng)度單位進(jìn)行準確測量時(shí)，這個(gè)過(guò)程非常重要。能提供校準的影像硬件與軟件有助于完成測量。 
    校準可解決并消除由于鏡頭失真、或方位偏移造成的誤差，它還能把圖像坐標轉變?yōu)楝F實(shí)坐標或者相反。進(jìn)行影像設置校準時(shí)，要用一個(gè)已知點(diǎn)距的點(diǎn)陣，從這個(gè)點(diǎn)陣中可得到校準或映像信息。 
   

測量工具 
    測量工具是尺寸測量的一個(gè)重要部份，可以使用斑紋分析、邊緣檢測及圖形匹配等測量工具有效完成測量，具有這些功能的影像軟件能夠拓展測量的性能。通過(guò)斑紋分析，閾值處理將產(chǎn)生一個(gè)二進(jìn)制圖像，把被測物體顆粒從背景中區分開(kāi)，它將返回二進(jìn)制物體屬性以計算測量值，包括：以圖素表示的尺寸、重心位置 、長(cháng)端長(cháng)度。 
    邊緣檢測能幫助找到圖像中亮度產(chǎn)生劇烈變化的點(diǎn)，它可以快速確定物體邊界線(xiàn)輪廓。有許多參數對邊緣檢測很重要，如： 
    對比度：邊緣兩邊平均圖素密度小差值 
    寬度：確定邊緣任意一邊對比度的平均圖素值？銳度：邊緣過(guò)渡區小圖素數 
    圖形匹配可以幫助找到圖像中的參考圖形并報告其在圖像中的位置、旋轉角度和比例，它在光線(xiàn)變化以及有噪聲、模糊和部份阻擋的情況下也能正常工作。當精度小于圖素數時(shí)，可以分數形式表示邊緣檢測或圖形匹配信息，這種精度表示使用了插補和擬合技術(shù)，如果影像條件較好，可實(shí)現四分之一圖素精度。