钢管厚度一直是工业生产中的重要参数,目前钢管厚度测量一般采用传统的接触式卡尺手动测量,这种方式存在耗时、耗力和低效率等问题。随着数字图像技术的快速发展和在众多领域的广泛应用,采用基于图像处理和分析技术进行钢管厚度测量成为很好解决问题的可行方案。根据待测量钢管的客观情况和采集到的钢管图像的特征,如何用基于图像分析处理的技术来实现钢管的厚度测量,是本文的主要研究内容。本文采用基于数字图像分析的技术和方法,对待测量的钢管图像进行分析、处理,最终计算出其端面断口处的厚度值。主要的研究内容包括:待测钢管的状态分析、图像预处理和厚度测量三大部分。在本课题的研究过程中,对图像处理的常用方法进行了实验和讨论,根据待测钢管的实际特点,通过实验比较与分析,选取了适合本课题的最佳图像处理方法,并且对边缘轮廓提取法和基于最短距离法的厚度测量方法进行研究,确保了测量的精准性。最终采用了边缘轮廓提取法,是用扫描的方法根据一定的策略准确提取出图像的边缘轮廓;提出了基于最短距离法的厚度测量方法,主要包括边缘跟踪和最短距离厚度计算法两部分。边缘跟踪,准确地对钢管的内外边缘进行了定位,记录下位置信息;基于最短距离法的厚度计算,提高了测量精度,减小了钢管厚度计算的误差,确保测量精度。在实验部分,用本文提出的测量方法对钢管图像进行了分析测量。实验结果证明,本文所采用的方法实现了钢管厚度的自动测量,具有一定的精度要求。同时,本文对钢管厚度测量系统提出了设计方案,为以后的进一步研究工作奠定了基础。