该课题采用机器视觉技术,对挠性接头薄筋加工在线测量问题中的关键技术展开研究,从而为提高挠性接头四个薄筋加工精度的一致性,保证薄筋的刚度及均衡性提供技术保障.高精度的自动图像分割技术是在线精细测量的关键,它直接决定了特征测量和识别的精度.图像分割方法通常都是针对具体应用提出的,适应性有限.因此为了提高系统的稳定性、适应性以及测量精度,能自动进行分割质量评价,并在其基础上自动进行分割算法优选也很有必要.此外,从图像中提取出的特征,自动计算挠性接头薄筋厚度参数也是一个很值得研究的问题,对系统最终测量精度有直接影响.该课题的研究中我们主要做了以下主要工作:建立了一个薄筋厚度在线测量硬件系统.研究了从拟合边缘曲线求解薄筋厚度的方法.建立了一个分割算法库,以提高系统的适应性和分割稳定性.该课题还在图像分割评价和基于分割评价的分割算法优选上进行了一些探索性研究,选定、设计了一系列图像分割评价测度,并在其基础上实现了一个图像分割方法自动优选系统的雏形.