2．2 图像处理
    得到相机转换矩阵后，最重要的是得到两个激光断点处的图像坐标。实验中发现，采集的钢板图片中罔像较为黑暗区出现亮点，这些亮点属于噪声，需要进行中值滤波，以防止后面的点运算出错而得到错误的目标区域。
    滤除噪声后，还需识别出激光线。激光线与背景区别较大，激光线的灰度值是255，而其他部分的灰度值远小于255。为有效识别出激光线，使激光线上的像素与其他部分像素的灰度值有非常明显的区别，选择阈值变换的处理方法，使激光线上的像素灰度值为255，其他部分的像素灰度值为0。便可提取钢板激光断点处的图像坐标，其算法如图5所示。

    首先扫描图像像素，从左到右逐列扫描，提取所有激光线上的第1个白点，将其存到数组中，然后前后对比数组中的数据，如果发现行之间跳动很大，则认为是断点。图6是得到的激光断点效果图。

3 钢板宽度测量
    由于系统在激光面上进行标定，因此可不必考虑钢板厚度变化对结果造成的影响。又由于钢板现场有凹槽的固定，不必考虑钢板倾斜的影响。为验证实验结果，采用10种不同的钢板，分别测量，得到表2所示的数据。

    将其更直观地在图7中显示，由图可看到，与真实值相比，虽然有一定误差，但测量效果是理想的。存在误差的原因有光学镜头畸变引起的测量误差、量具误差、环境误差、方法误差等。

4 结束语
    结合线性结构光和CCD摄影测量原理提出一种新的简单易行的钢板宽度测量系统。用激光器发射线性结构光投射到钢板宽度方向，由于钢板具有一定的厚度，因此在钢板两侧形成两个断点，利用CCD摄像机获取整块钢板的图像，并经高速图像采集卡将图像A／D转换后输入计算机，然后经图像处理获取钢板两侧激光断点的图像坐标，通过摄像机标定技术，转化为钢板的实际坐标，进而得到钢板的宽度。系统测量准确，简单易行，成本较低，稳定性好，在工业现场中具有一定的实用价值。