一、引言

图像计量技术利用图像处理手段对目标进行非接触式的尺寸、形状或状态测量，在智能制造、机器人视觉、医学影像分析等方面发挥着重要作用。近年来，深度学习技术的引入显著提升了图像识别精度和鲁棒性，使得图像计量从传统算法向智能化方向迈进。本文将介绍该领域的关键技术与应用趋势。

二、核心图像计量方法

卷积神经网络（CNN）目标检测

用于定位物体边界框并提取关键点，适用于复杂背景下的零件识别。

语义分割模型（如U-Net）

精确分割图像中的每个像素区域，用于微小缺陷识别与表面形貌建模。

三维重建与点云分析

利用双目相机或多视角图像恢复三维空间信息，提升测量精度。

GAN辅助数据增强

生成合成图像以扩充训练集，提升模型在特殊工况下的泛化能力。

三、典型应用场景

工业自动化质检

快速识别产品外观缺陷（如划痕、裂纹、变形），提升良品率。

医疗影像诊断

分析CT/MRI图像中的器官结构，辅助医生进行病灶定位。

无人机/自动驾驶感知

识别交通标志、障碍物及车道线，提高导航安全性。

四、未来发展方向

轻量化模型部署到端设备

推动模型小型化，适配嵌入式平台实现实时图像处理。

跨模态融合

融合红外、X射线、可见光等多种成像方式，提升测量适应性与可靠性。