1.基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，利用CCD设备作为测量平台，其特征在于，包括下列步骤：(1)结合光学成像理论分析了背光光源下不同厚度钣金零件的边缘特性；

(2)根据钣金零件图像的边缘分布特征，采用Canny边缘粗定位；

(3)基于多项式拟合的亚像素检测；

(4)通过平均距离法区分被测物上下边缘；

(5)采用三角法求取钣金零件准确边缘；

(6)利用成像原理和直线与零件表面交点确定被测物尺寸。

2.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(1)中实际的CCD成像系统中，CCD感光元不但接收照射到自身感光面的光，还接收照射到相邻感光元的光，尤其是对边缘点，物体和背景的不同反射特性以及CCD器件的积分效应，造成CCD器件对阶跃边缘的响应产生由明到暗或由暗到明的渐变过程，所以边缘在图像中表征为一种灰度分布，如图2所示；另外，当被测物有一定的厚度且尺寸较大时，在距离相机一侧存在两个梯度值较大的过渡带，而在相机另一侧时，只有上边缘；因此边缘信息需要区分上边缘与下边缘，并只提取对相机都看见的上边缘；然后通过Canny算子进行整像素级的边缘提取，得到整像素级的边缘后用三次多项式拟合的方法提取亚像素边缘精确定位，再通过平均距离法确定钣金零件的上边缘，通过三角法最终确定零件的实际边缘，最后利用成像原理和直线与零件表面交点确定被测物尺寸。

3.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(2)中，亚像素边缘定位前必须先采用像素级边缘检测方法确定边缘点的位置，然后根据边缘点附近的灰度分布来进行亚像素定位；选用Canny算子进行整像素级边缘提取，首先对图像进行高斯平滑，通过高斯卷积实现；然后对平滑后的图像进行简单的2维一阶微分操作，得到梯度大小和方向，采用以下2×2大小的模板作为对x方向和y方向偏微分的一阶近似；

由此得到梯度大小和方向分别为

θ＝arctan[Gy(x,y)/Gx(x,y)]

式中：Gx，Gy分别为图像像素点x方向和y方向偏微分的一阶近似，M(x，y)为此点的梯度大小，θ为该点梯度方向；

然后采用“非最大抑制”算法寻找图像中的可能边缘点，最后通过双门限值递归寻找图像边缘点得到单像素宽度边缘图像。

4.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(3)中，提取亚像素边缘使用三次多项式拟合法，根据灰度分布函数的特点，利用多项式函数对灰度分布作最小二乘拟合，并根据拟合出的函数曲线来确定灰度分布边缘点即亚像素边缘点的位置；

3 2

采用的三次多项式的形式为f(x，y)＝ax+bx+cx+d并且假设 将全部测量值与回归直线的偏离平方和记为S，则根据极值条件有 求出a,b,c,d,再根据 的坐标得

出亚像素点的坐标；

式中：xi，yi为边缘像素坐标，a,b,c,d为多项式拟合的系数。

5.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(4)中，使用平均距离法来确定被测物的上下边缘，首先对钣金零件图像进行运用亚像素精度阈值分割的算法得到轮廓C，设轮廓C的亚像素坐标为集合Q(q1，q2，….ql)，待检测图像边缘点坐标为集合P(p1,p2,….pr`)，计算两边缘间的偏差量H(P,Q)，计算方法为：首先，对P中的每一个点，计算其到Q上所有点的欧式距离，距离用符号||p-q||表示，然后，将得到的距离进行排序,取其中距离最小值为此点的偏差量，用h(p,Q)表示，最后，计算h(p,Q)的集合即为两边缘间的偏差量H(P,Q)；

H(P,Q)＝{h(p,Q)|p∈P}

式中：(x1,y1)为待检测图像边缘点坐标，(x2,y2)为亚像素轮廓坐标，qj为亚像素轮廓的一点，B为亚像素轮廓像素个数；

计算两边缘间的偏差量H(P,Q)，集合的中间值mid，计算H(P,Q)中小于mid的所有值的均值D，将轮廓Q向内收缩D长度，得到即为图像的边缘轮廓；

式中：是集合H(P,Q)中小于mid的值的个数，Di为集合H(P,Q)中小于mid的所有值。

6.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(5)中，根据摄像机成像原理，对于有厚度的被测物，底部轮廓会被遮挡，导致成像成比例的增大，所以上述算法求得的边缘需要进一步求解；创建边缘点的三维模型如图3所示，图中虚线表示从摄像机焦点到边缘点的视线，由上述的边缘提取算法得到点P的图像坐标(px，py)，若已知物体厚度T和摄像机标定可以求得摄像机焦点的z坐标fpz，则实际边缘点p＇(px＇，py＇)坐标可以通过三角形相似法可以，如下式所示；

式中：(px，py)为边缘点图像坐标，p＇(px＇，py＇)为边缘点实际坐标。

7.根据权利要求1所述的基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，其特征在于，步骤(6)中，获取边缘信息后，结合标定参数，即可解算测量数据；通过图像点坐标求取对应的物方坐标是利用成像的基本原理，根据图像上目标成像点所对应的光线直线与边缘点所在平面的交点来确定边缘点的空间坐 标，进而得到目标的位置信息；定义该光线Lc的两个点分别T为摄像机的投影中心和图像坐标系中的(r,c) 点，通过摄像机标定模型，得到光线Lc在摄像机坐标系中的方程：T T

Lc＝(0,0,0)+λ(u,v,f)

根据摄像机标定得到的外参得到光线Lc在世界坐标系下的方程：Lc＝Ow+λ(Iw-Ow)＝Ow+λDw

T T T

式中：Ow＝-RT是转换后的光心点，Iw＝R((u,v,f)-T)是转换到成像平面上的点，T -1Dw＝(dx,dy,dz) 是光线的方向向量，R 是摄像机标定中旋转矩阵R的逆矩阵；λ为比例系数，u,v为图像坐标，f为相机焦距；

计算光线与测量平面z＝0的交点坐标，即目标点的世界坐标：式中：(ox,oy,oz)为光心点世界坐标，(dx,dy,dz)为光心的方向向量坐标。