图像测量是建立在计算机视觉理论基础上的新测量技术，以光学为基础，融光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科学技术为一体，光、机电与计算机相结合的测量系统。图像测量把图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用，通过处理被测图像而获得所需的各种参数，是将图像处理技术应用于测量领域的一种新的测量方法。随着计算机技术、数字图像处理技术和光电技术的发展，图像测量技术得到越来越广泛的应用。
    一、图像测量技术的应用
    图像测量方法具有非接触、精度高、动态范围大、信息丰富、测量速度快、自动化程度高等优点，受到国内外测量领域的重视，在国内外发展很快，目前已广泛应用于几何量测量、航空遥感测量、微尺寸测量和外观检测等有关的技术领域中。如在生物医学领域可用于显微图像处理、DNA显示分析、红白血球分析、虫卵及组织切片的分析、癌细胞识别、染色体分析、内脏大小形状及异常检测等方面的检测与分析。在工业领域方面，可用于零部件、产品无损检测、流水线零件自动识别、金相分析、小尺寸零件几何量的测量、微电子器件等精密复杂零件的微小几何尺寸的测量、零件三维形状的检测、大型工件尺寸的在线检测(如在轧钢生产线上在线测量钢板的长、宽或线材的直径等)。此外，图像处理技术在遥感航天和军事公安领域也有广泛深入的应用，诸如目标跟踪、模式识别等方面。
    二、图像测量系统的组成及原理
    图像测量技术的原理是通过对被测对象图像边缘信号的提取来获得被测对象的相关几何参数。测量系统由光学照明系统、CCD(Charge Coupled Device)摄像机、图像采集卡、计算机及相应软件组成。其工作原理为：光照系统中的背景光源对被测物进行照射，然后由数字成像设备对被测物进行图像采集并传人计算机中，再由计算机中已经编制好的图像处理软件，对采集到的被测对象的图像进行处理，得到图像的特征信息，再由图像输出设备输出处理后的图像。
    三、影响图像测量精度的关键技术
    对图像中目标进行定位是基于图像的精密测量中最基本和最重要的任务之一．其定位精度直接影响到最终的图像测量精度。摄像机采集图像时所产生的误差是图像测量系统中的主要误差，它直接制约影响着系统的测量精度。
    图像测量核心是图像处理技术。数字图像经过处理后，提高了输出图像的质量，便于计算机对图像进行分析、处理、测量和识别等，有效地提高了测量精度。因此图像处理技术成为图像测量系统的基础和关键。影响图像测量精度的因素主要包括硬件和软件因素。
    1. 硬件因素
    CCD摄像机是系统的主要部分，其精度直接影响测量精度。CCD摄像机所产生的误差主要由光学成像镜头、CCD器件本身的质量，以及图像采集装置等部分产生的误差构成，主要有光学误差、机械误差和电学误差等构成。
    光学误差。
    主要存在于成像光路和器件所带来的失真或畸变。由于摄像机的设计、制造和工艺等原因，如人射光线在通过各个透镜时的折射误差和CCD 点阵位置误差等，光学系统存在着非线性的几何失真，使得目标像点与理论像点之间存在多种类型的几何畸变。镜头的这种畸变差在影像上一般表现为中心小而周边较大，图像的非线性畸变主要是这三种畸变的叠加，因此可以建立图像坐标系中的非线性畸变模型来分析并减小误差。
    机械误差。
    主要是指CCD 器件在机械加工安装时造成的CCD面阵的几何误差，即像元排列不规则而使影像产生的几何误差。通过提高制造装配质量可以有效地减小该项误差。由于CCD相对系统其他硬件来说质量较高，在一般检测中，这种误差相对其他误差对测量精度的影响要小得多，可以不予考虑。
    电学误差。
    CCD属于电子元件，因此存在电学误差，主要包括指CCD在光电信号转换、电荷在传递，以及A/D转换时所产生的影像几何误差。产生的主要原因是光电信号转换不完全、信号传递后滞，以及CCD驱动电路电压及频率不稳等因素造成。CCD系统电路里面有大量的电阻器件，存在热电子噪声，也会影响图像的清晰稳定性而产生测量误差。此外，CCD 系统若采用不当传输电缆，会导致在电缆长度较长时出现阻尼振荡现象，从而影响CCD 图像的清晰和稳定。
    2. 影响图像测量精度的环境因素
    照明视场噪声。
    有两类：一类是随时间而变化的随机起伏噪声，设计由供电电源波动以及光源本身发光的不稳定而产生；另一类则是随空间的起伏而变化，主要是因为照明系统光源本身就是一个具有不同发光强度的线或面光源而非真正的点光源，以及照明光学系统的不完善(像差或调整不好)而引起的。一般工业测量情况下，不可能使整个视场达到严格的均匀照明，特别是在测量大工件时尤其明显。采用软件可以相对较好地消除照明视场不均匀性的影响，这样不仅极大地降低对照明系统的要求，同时又不降低系统的测量精度，也降低了检测成本。
    温度场的影响。
    由于测量系统主要由电子元器件构成，温度的变化对系统的性能有所影响。一般在使用中，会对摄像机和图像采集卡进行预热处理，以提高图像的稳定性和清晰度。预热对图像采集卡的影响远大于对摄像机的影响。因此，一般预热以后再采集图像。此外，环境温度对被测工件也会产生较大的影响。在测量对环境温度敏感的金属零件时，必须考虑其线膨胀和保证环境温度恒定，并在此温度下进行系统定标和测量。
    振动的影响。
    图像测量系统对振动比较敏感，被测物体和摄像机的微小运动都能造成图像的变形，容易引起大的测量误差。采用适当的减震隔离方法便可以减小测量误差。如将摄像机的被测工件均置于气动隔振平台上。此外，还可以在摄像机上加装快门等提高拍摄速度，以减小外界因素的干扰。
    3. 影响图像测量精度的软件因素
    在图像测量系统中，影响系统测量精度的另一个主要因素就是软件因素。图像采集模块采集到的图像由于光照不均、CCD摄像机自身的电子干扰等，从而导致图像质量的下降，可能掩盖图像的细节，影响测量精度。选用高分辨率的CCD摄像机、高采样频率的图像采集卡等质量高的硬件都可以提高系统的测量精度，但这样不仅会受到各种环境因素的限制，更会大幅度地增加检测成本，提高的测量精度也有限。通过软件算法来提高系统测量精度的方法是相对最有效的途径。
    系统载入物体图像后，首先是采用软件对输入的图像进行预处理，改善图像的质量，主要是增强图像的对比度、消除图像噪声，以及进行边缘增强。从图像处理软件方面，尤其是通过提高边缘检测算子的精度来提高测量精度，是提高测量系统测量精度的主要途径。
    对于待处理的图像进行参数测量，边缘检测是相当重要的一个环节。图像的边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间。图像边缘是图像的基本特征之一，是图像中特性(如像素灰度、纹理等)分布的不连续处。图像边缘存在于目标与背景、目标与目标、基元与基元的边界，它标示出目标物体或基元的实际含量，集中了图像大部分的信息。相对于灰度信息来说，边缘信息更具有可靠性，边缘特性较少受到光照条件等因素影响，是推导三维空间物体形态最基本的依据。图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，在工程应用中占有十分重要的地位．是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术。
    常见的经典的边缘检测方法，是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。按照边缘检测的原理可以将边缘检测算法大致分为一阶边缘检测算法、二阶边缘检测算法和其他算法。经典算法包括边缘算子法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。这些算法计算简单，但对噪声较敏感。近来随着数学理论及人工智能的发展，出现了新的边缘检测方法，如基于小波变换的边缘检测法、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。上述算法，在一定程度上保证或提高检测出的边缘清晰性和稳定性，图像去噪效果明显，为提高图像识别精度打下了良好的基础。
    四、结语
    <P>作为一种新兴的精密测量技术，图像测量技术具有分辨率高、灵敏度高、光谱响应宽、动态范围大等特点，其应用前景是极其广阔的。相信在不久的将来，图像测量技术将会在测量和其他更广泛的领域发挥它应用价值。