AI视觉尺寸测量定制：亚像素边缘与温漂补偿

在精密机加与冲压件的在线尺寸检测中，视觉测量的精度瓶颈往往不在模型本身，而在标定漂移与环境稳定性。本期计算机视觉实验室把实验重点放在三件事：用远心镜头配合棋盘格完成像素当量标定；用灰度矩与正交多项式拟合做亚像素边缘定位；再引入温度补偿项，修正工位热漂移带来的当量偏移。

· 进展：在12个规格的轴类件上验证，单件重复测量30次的标准差由1.8像素降至0.4像素，折算物方约±3μm；与三坐标抽检比对偏差≤5μm。高反光镀层件仍是失效集中区，约占误判样本的六成。
· 下一步：把标定板识别做成班次自检流程，自动回写补偿系数；同时补充毛刺、二次反光等难例，观察补偿项在温度突变工况下的收敛速度。

结论偏保守：亚像素拟合解决的是稳定性，不是极限精度；量产可用性更多取决于标定节奏与工况记录是否闭环。