机器视觉扫描物体高度是一种利用计算机视觉技术来获取物体三维信息的方法，

其主要原理是通过图像摄取装置（如相机）采集物体的图像，然后基于目标检测模型和相关算法来确定物体的相对高度和真实高度。以下是机器视觉扫描物体高度的一些常见方法及其原理：

常见方法及原理

1. 三维重建算法

• 结构光扫描：通过在物体表面投射特定的光模式，捕捉物体表面的光强变化，从而重建物体的三维形。

• 深度相机技术：利用深度传感器（如ToF相机）直接测量物体表面的深度信息，实现快速的三维

2. 高度测量算法

• 图像预处理：对原始图像进行滤波、去噪等处理，提高图像质。

• 特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征点，如边缘、角点。

• 点云处理：将提取的特征点组成点云，并进行滤波、分割等处理，去除噪声和无关信。

• 高度计算：根据点云数据，计算物体的三维高度信。

3. 基于目标检测模型的方法

• 图像采集：通过图像摄取装置沿水平方向采集被检测物体的图。

• 相对高度和采集误差确定：基于目标检测模型确定图像中被检测物体的相对高度和采集误。

• 真实高度计算：基于图像摄取装置的设置高度、图像的高度、被检测物体的相对高度和采集误差，确定被检测物体的真实高。

应用案例

在汽车零部件的尺寸检测中，利用3D视觉系统捕捉零部件的三维图像，然后通过高度测量算法计算其高度信息，从而提高检测效率，降低人工成本，提高产品质。

注意事项

• 物体表面特性：物体表面的反射特性会影响图像质量，光滑表面可能导致图像过曝，而暗色表面可能导致图像欠。

• 环境光照条件：光照强度和方向的变化会影响图像的对比度和清晰度，从而影响测量精。

• 相机参数：相机的分辨率、焦距、光圈等参数需要根据具体应用场景进行调整，以获得最佳的图像质。

通过上述方法和注意事项，机器视觉技术可以有效地扫描和测量物体的高度，广泛应用于工业生产、物流仓储、建筑施工等领域。复制再试一次分享