在现代工业制造过程中，产品质量控制和生产效率提升是企业持续关注的核心问题。随着智能制造技术的快速发展，传统的离线测量方式已难以满足高精度、高速度的生产需求。因此，基于机器视觉的在线尺寸测量方法逐渐成为研究热点，并在多个行业中得到广泛应用。

在线尺寸测量是指在产品生产过程中，通过实时采集图像信息并进行分析处理，快速获取被测物体的尺寸参数。这种方法不仅能够提高检测效率，还能有效减少人为误差，实现自动化、智能化的质量控制。而机器视觉作为其中的关键技术，凭借其非接触、高精度、适应性强等优势，为在线测量提供了强有力的技术支撑。

本研究围绕机器视觉在在线尺寸测量中的应用展开，重点探讨图像采集、图像处理、特征提取以及尺寸计算等关键技术环节。首先，在图像采集阶段，需要根据被测对象的材质、形状及运动状态选择合适的光源和相机配置，以确保图像质量满足后续处理要求。其次，在图像处理过程中，采用灰度化、滤波、边缘检测等算法对图像进行预处理，以提高图像清晰度和特征识别的准确性。随后，通过图像分割和特征提取技术，从复杂背景中分离出目标区域，并提取关键尺寸参数。最后，结合标定方法和几何关系，将图像中的像素信息转换为实际物理尺寸，完成测量任务。

此外，为了提高系统的稳定性和可靠性，还需考虑环境因素对测量结果的影响，如光照变化、振动干扰等。为此，研究中引入了自适应校准机制和多帧融合算法，以增强系统在不同工况下的适应能力。同时，结合深度学习技术，构建基于卷积神经网络的尺寸识别模型，进一步提升测量精度和鲁棒性。

综上所述，基于机器视觉的在线尺寸测量方法在工业生产中具有重要的应用价值。通过不断优化图像处理算法和系统集成方案，可以有效提升测量效率和精度，推动制造业向智能化、自动化方向发展。未来，随着人工智能和边缘计算技术的进一步融合，该方法将在更多领域实现更广泛的应用与突破。