工业CT图像测量就是以工业CT断层图像为研究对象来获得目标几何参数的测量方法,目前已广泛应用于工业检测领域。近年来,利用工业CT进行检测时,从定性检测向定量测量发展是其中一个重要的研究方向。随着实际应用对测量精度要求的不断提高,已有的测量方法很难满足实际需要,因此高精度尺寸测量方法的研究具有重要的应用价值。本文完成的主要研究内容如下:第一、改进Zernike矩检测边缘较粗且未考虑到边缘过渡区的问题。提高工业CT图像尺寸测量的精度关键在于边缘定位的精度,传统的像素级边缘检测方法精度不高,因此引入了亚像素边缘检测技术,重点研究基于Zernike矩亚像素边缘检测算法,并采用边缘距离参数非极小值抑制和边缘强度函数最大值分别解决Zernike矩提取边缘较粗和未考虑到边缘过渡区的问题。第二、从理论和实验两方面对比分析改进的Zernike矩和CV边缘检测方法的优劣。分别从速度,测量精度,抗噪能力,边缘连续性,被测物体图像边缘几何拓扑结构对检测的影响以及多类目标边缘检测适应性等方面对Zernike矩改进方法和CV模型方法进行理论分析与实验比较,旨在得到更适合工业CT图像特征的边缘检测算法。第三、Zernike矩方法边缘角点定位误差修正。在检测矩形,三角形等形状物体边缘角点时,Zernike矩对角点定位存在理论误差,因此本文利用边缘方向参数φ的差分值和直线拟合对角点附近亚像素坐标做了修正。第四、针对Zernike矩检测圆弧边缘的不足,通过建立曲率与圆半径测量误差的关系模型,得到圆半径测量值的补偿函数,提高圆形工件的测量精度。由于Zernike矩方法是基于直线边缘的,当检测目标为圆时,算法将每个模板内的圆弧边缘作为直线处理,存在检测误差,因此本文通过曲率与测量误差的关系提出了针对圆形工件工业CT图片的误差补偿方法。圆测量的方法是首先采用Zernike矩方法进行亚像素边缘检测,再进行边缘细化处理,然后通过最小二乘拟合之后得到圆半径,最后计算误差补偿因子,得到修正后的圆半径。第五、利用Zernike矩方法进行了长度测量和壁厚测量,通过实际工业CT图像测量得到可测量最小宽度和最小壁厚。长度测量的方法是首先采用Zernike矩进行边缘检测,再人工选取感兴趣区域,并通过最小二乘法拟合得到两边的直线方程,最后通过平行线间距离确定长度。测量壁厚的方法是首先采用Zernike矩的边缘提取算法来提取工业CT图像的边缘,再人工选取感兴趣区域,然后对感兴趣区域内的边缘点采用8方向链码法边缘跟踪,并通过插值方法将边缘点加密,最后通过最小距离搜索得到壁厚测量值。本文通过实际工业CT图像确定Zernike矩可测的最小宽度值和壁厚值。本文对Zernike矩亚像素边缘检测算法做了比较详细的研究,在分析已有方法不足的基础上,提出了Zernike矩改进方法,建立了高精度的尺寸测量方法,并通过实验对测量的精度和适用范围进行了验证。与已有方法不同的是,本文的测量方法都是在亚像素边缘上进行的,突破了工业CT图像分辨率对测量精度的限制,使得在低分辨率的工业CT图像上实现高精度的测量成为可能,具有重大的实际工程应用价值。