数控加工和测量设备广泛应用于先进制造技术和科学研究领域,是经济和技术的命脉。为了适应速度越来越快,以及越来越复杂的加工与测量,全方位实时防碰撞技术成为研究焦点。数控加工和测量设备的防碰撞系统的研究中,零件位姿识别系统是通过实际零件与虚拟零件的图像匹配来实现的。在实际的加工或测量现场,光照条件,杂物干扰,以及相机摆放位置等,都可能会对零件图像造成影响。本文旨在研究现场条件较差的情况下获得的零件图像,针对其图像质量较差,图像倾斜变换等特点,本文进行了一系列图像处理及匹配思路上的规划工作。本文主要工作包括以下几个方面:1.基于小波理论,提出只使用小波分解,提取其低频信号的方法达到小波去噪的目的,同时起到了图像压缩的作用,实验对比,可以大大提高图像的质量。2.基于图像分割的常用方法,提出在条件较差的三维物体成像情况下,基于边缘的分割有很大的局限性。验证基于灰度的阈值分割算法的有效性,并考虑后续更复杂情况及实时性的要求,提出使用基于粒子群算法的二维最大类间方差法进行阈值分割。3.通过图像目标外轮廓的面积比较,去除了零件图像中的螺纹孔干扰,提出此算法适用于所有与目标区域相比,面积较小的杂物干扰情况。4.采用基于矩张量理论的规范化算法,纠正了文献算法的参数选择错误,克服了零件的倾斜变换,得到了平移,尺度,旋转以及倾斜不变的规范化图像。可以提高匹配精度,还可以降低对于匹配特征的不变性要求及其匹配算法的要求,为后续更快更准确地匹配识别提供了条件。