为满足巨大承受力功能的需求,工程中越来越多的使用钢箱梁钢结构,钢材作为一种性能优越的弹塑性材料,在大跨度桥梁体系中广泛运用。而对于大型钢箱梁的预拼装工作,大多数是采用人工参与完成操作的,即在工作平台中利用吊车将两个钢箱梁吊起对接,工作人员钻入钢箱梁内,利用螺栓、螺母等零件将两个相互配合的钢箱梁构件组装在一起,查看预装配结果是否正确。若可以组合装配在一起,则配合正确,并将预拼装构件拆除,重新吊起至大桥所需部位,将之与其他拼装好的梁段装配在一起;否则证实构件在制作或运输过程中遭致损害而无法使用,需重新返厂加工。这不仅耗费大量的劳动力,还会浪费时间、增加材料成本,同时降低钢箱梁的使用寿命。基于上述所存在的问题而言,提出一种高效、快速、方便的检测方法就变得越来越重要。对此,近年来国内外很多学者也越来越关注与此相应的图像处理算法和硬件设施,同时基于工程实际需求,与济齐黄河大桥建设指挥部合作,研究设计相关系统来提高钢箱梁的拼装检测速率,为此,本课题提出一种基于机器视觉的钢箱梁虚拟装配系统,并在山东省的重点建设项目---济齐黄河公路大桥项目中成功应用。该系统利用机器视觉技术,即用机器代替人眼的功能,来扫描钢箱梁平面获取图像信息,并进行处理、理解、检测和控制,另外,机器视觉技术在工业、农业、医学、监控、安防等检测领域广泛应用,很大程度上缓解了人类劳动力,提高了自动化水平。该系统主要是对钢箱梁的装配面进行图像采集、识别分类、子图像矫正、装配面拼接、超大图像存储与显示、拼装误差检测,最终以数据形式将拼装结果展示于用户,方便用户查阅。基于机器视觉的钢箱梁虚拟装配系统代替了传统的人工预拼装方法,大大地降低了劳动力,减少了场地的使用空间,提高了虚拟装配精度和准确度,切合工程所需要的精度,显著提升了效率,应用范围较广。