张建伟， 张光龙， 周 敬

(成都大学 信息科学与工程学院， 四川 成都 610106)

0 引 言

金属壳体作为密封制品在食品、化工与医疗行业得到广泛的应用.金属壳体材料的生产过程需要极为严格的控制和监测，由于不同行业对壳体金属材料要求各异，同时不同金属材料对温度的适应力及对大气压的耐受力有着不同等级的要求，所以壳体厚度直接影响了制品的质量及生产成本.金属壳体大多数的贮藏环境需要抽真空，由于不同材质和厚度的材料抗压能力不同，因此金属壳体设计过程中有一个关键的实验就是对抽真空的壳体长时间形变监测，形变监测过程通常由人工长时间多次数的记录和分析来完成.视觉测量作为一种非接触式测量方法，具有结构简单、测量方便等优点[1].随着智能制造的不断发展，视觉测量技术在工业、航天及人工智能等领域得到了广泛应用.在复杂环境中要对关键设备进行形变的测量确实比较困难，但在工业生产中智能视觉检测已经不可或缺[2].为了使监测更智能与高效，本研究提出了基于三角法的视觉测量技术来实现形变数据的实时监测.本研究方法可在长时间无人值守的情况下对物体形变进行实时监测，在保证设备装置的安全性和可靠性的同时获取准确的数据信息.同时，实验仿真数据表明，在特定场所中金属壳体形变测量的测量精度高于人工测量精度.

1 视觉测量原理

1.1 滤波去噪

本研……