機器自動影像測量儀技術已成為一種成熟且確可靠的測量工具，可用于汽車、生物科技及通訊等多個領域，目前隨著軟件和影像傳感器方面的一些新技術發(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中進行影像測量等，使得測量成本進一步降低。本文介紹利用影像技術進行測量時需注意的一些問題。 

    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，在測量時需要考慮的問題包括基本影像參數(shù)、影像質量、校準情況和測量工具，將硬件和軟件結合起來可幫助完成影像測量。 
    基本影像參數(shù)包括視野范圍、工作距離、分辨率、景深和探頭大小，通過這些參數(shù)可以確定被觀察的物體或區(qū)域。 
 

  影像質量 
    影響尺寸測量的一個重要因素是影像質量，這是因為圖中獲取的信息直接決定了測量效果。利用信號整形之類的技術可以得到高質量數(shù)據(jù)，此外高精度影像硬件也有助于保證較高的影像質量。 
    分辨率和對比度是影像質量的重要組成部份，分辨率指影像系統(tǒng)所能重現(xiàn)的被測物體細節(jié)的數(shù)量，對比度則是影像系統(tǒng)所產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(tǒng)所需小圖素分辨率可由下式計算：小分辨率=（對象長端長度/小特征尺寸）×2 。以條形碼為例，假如長端長度為60mm，小特征尺寸是0.2mm，那么根據(jù)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(xiàn)形式，視野（FOV）指物體長端長度，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。上述幾項有如下關系：焦距=S×（WD/FOV）。 
    失真是另一個影響影像質量的因素，它指由于鏡頭光學誤差引起幾何偏差，從而在影像平面上造成物體錯位，在計算時可以把測量失真考慮進去。 
    校準情況 
    校準就是指將圖素測量值與現(xiàn)真實測量值聯(lián)系起來的過程，當需要以實際長度單位進行準確測量時，這個過程非常重要。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(xiàn)實坐標或者相反。進行影像設置校準時，要用一個已知點距的點陣，從這個點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。通過斑紋分析，閾值處理將產生一個二進制圖像，把被測物體顆粒從背景中區(qū)分開，它將返回二進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 、長端長度。 
    邊緣檢測能幫助找到圖像中亮度產生劇烈變化的點，它可以快速確定物體邊界線輪廓。有許多參數(shù)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：邊緣過渡區(qū)小圖素數(shù) 
    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(shù)時，可以分數(shù)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，如果影像條件較好，可實現(xiàn)四分之一圖素精度。