机器视觉是指用计算机来模拟人的视觉功能的一门科学技术.它的目标就是用图像获取来恢复现实世界的模型,然后认知现实世界.机器视觉是一个相当新颖而且发展十分迅速的研究领域.目前,机器视觉已广泛地应用于工业检测、医学、遥感图像处理、鉴别、监视系统等方面.其中,利用机器视觉来测量物体的几何特性参数也是要实现的重要目标之一.本课题的主要工作是运用数字图像处理技术和数学形态学知识,把由摄像机摄取到计算机内的物体图像进行处理,通过一定的算法尽可能的使摄取的失真图像与原图像一致,并且测出其一些几何参数(面积、周长、矩形度、圆形度等).本文主要内容可归纳如下:(1)介绍了机器视觉概念和系统的组成及发展趋势;数字图像处理的基础理论和数学形态学知识.(2)进行了整体硬件系统的设计.包括摄像机原理、图像采集卡的具体参数以及摄像机和图像采集卡的选择.(3)完整的软件部分的设计.在软件的设计中,利用测试靶校正几何变形.在提取测试靶的节点过程中应用了本课题提出的基于阈值分割和数学形态学的新的图像分割方法.实验证明,该分割方法可以有效地提取出物体的信息,实验结果较为满意.在测量周长的过程中,改进了传统的链码方法,提高了链码的成功率和抗干扰性.(4)指出了测量过程中主要的误差来源,并对实验结果与实际值相比较,进行了误差分析.