黄 晓，杨 炯，张爱梅

（郑州大学机械工程学院，河南 郑州 450001）

1 引言

基于机器视觉的测量是近些年兴起的一种非接触式测量方法，在利用机器视觉进行零件测量时对测量精度影响最大的是图像的分辨率。图像的分辨率与设备的质量有直接关系，具有高分辨率与解析力的工业相机拍出的图片质量更高，但是随着设备的质量的提高相应的预算也就提高了。另外，测量精度还与焦距和物距有关。随着物距的增加，工业相机能够拍摄的零件的范围也就随之增加，但是当物距超出了一定范围，尽管得到了被测件的全貌，但是这时的图像已经变得相对模糊，相应的零件的边界也就不能够精确的被提取。基于以上问题提出对被测工件采用多次部分采样，最后应用图像拼接得到被测工件的完整图像。图像拼接就是将有重叠的多幅图像拼接成一幅高分辨率图像[1]，实验将要进行图像拼接的工件是齿轮，将齿轮固定到水平的旋转平台上，控制相机依次拍摄出一组齿轮图像的局部图，并使每两个相邻的局部图之间有重叠的区域。将重叠区域控制在1/3 左右，并对这些图片按照顺序编上编号，最先拍摄的为1。采用基于特征点的图像拼接方法，通过特征识别找出每幅图片的重叠区域，最终得到完整的齿轮图像。

2 图像采集

图像采集是图像拼接的第一步，相机、转台、电脑设备的安装摆放，如图1 所示。相机采用的是COMS 面阵彩色相机，由MindVision 提供的MV-UB500C，有效像素为500 万。……