面对精密零件上弯弯绕绕的圆弧，老师傅眯起眼用R规比划半天的场景，正在被一台冷静的工业相机和它背后的算法取代。
车间里老师傅拿着R规对着零件上的圆弧比划来比划去，嘴里嘟囔着“这弧儿到底标不标准”的场景，现在越来越少了。
取而代之的是，一台工业相机对着零件“咔嚓”一下，屏幕上瞬间跳出圆弧的半径、圆心位置，连哪里差了几微米都标得清清楚楚。
工业相机看圆弧，和人眼有本质区别。它不靠直觉判断“看起来圆不圆”，而是把光学图像转化为成千上万的像素数据，再通过数学计算得到精确结果。
首先得把圆弧拍清楚。这活儿可没那么简单，需要精心设计的照明系统把圆弧的轮廓从背景中“剥离”出来。
很多高端系统会采用双远心镜头，这种镜头的畸变能控制在0.005%以内，基本上消除了透视误差，让拍出来的图像不走样-2。
拍好图像只是第一步，关键在后面的“算法识别”。相机会先把圆弧的边缘轮廓找出来，现在先进的技术能做到“亚像素边缘提取”。
说白了，就是把一个像素再细分成更小的单位来找边缘，精度能达到亚微米级别（比如≤0.2μm）-2。这可比人眼用R规去卡要精细太多了。
边缘点提取出来后，它们在图像中只是一堆散乱的点坐标。接下来就要用数学方法，从这些点里“猜”出最可能的那个标准圆，这个过程叫“圆拟合”。
最常用的方法是最小二乘法，简单理解就是找一个圆，让所有边缘点到这个圆周的距离的平方和最小。
这个圆就被认为是零件上实际圆弧的最佳代表。拟合完成后，系统就能直接读出这个拟合圆的半径和圆心坐标，有了这些数据，和标准尺寸一对比，偏差多少一目了然。
在实际操作中，软件操作已经相当人性化。在一些常见的视觉软件中，操作者只需在图像上框选需要检测的圆弧区域，软件就能自动完成识别、拟合和测量，测量结果会实时显示，并能根据预设的合格范围自动判断“OK”或“NG”（不合格）-3。
现实生产环境远比实验室复杂。零件上的圆弧常常是“非完整”的——可能只有四分之一甚至更少的一段弧，就像汽车车门上的包边、引擎盖的棱线那样-5。
能用于拟合的点数据少得可怜，测量难度直线上升。
工件表面情况也是个麻烦。反光的金属、透明的玻璃，都会干扰成像。解决方法是用可编程的多段LED光源，根据表面特性选择同轴光、环形光、背光或漫射光等不同照明模式，把轮廓清晰地打出来-2。
环境干扰也不容忽视。车间里的振动、温度变化、电气干扰，都可能导致测量结果波动。现在先进的测量系统会通过双边滤波等图像处理技术去除噪声，再结合像Tukey算法这样的稳健统计方法，把那些异常的干扰点给“剔除”出去，保证拟合的准确性-6。
这套方法到底能测得多准？根据实际应用数据，对于滑轨截面圆弧的测量，误差可以控制在0.08毫米以内，重复测量精度能达到0.02毫米-6。
而针对汽车“四门两盖”上的非完整小圆弧，绝对精度可达±0.024毫米，重复精度0.05毫米，整个测量过程能在3秒内完成，完全满足在线测量要求-5。
测量效率的提升更加明显。传统手工测量，一个经验丰富的老师傅测量一个圆弧并记录数据，少说也得一两分钟。而自动化视觉系统，从拍照到出结果，快的话不到1秒就能完成-7。
如果结合自动化产线，实现自动上下料、自动测量、自动分拣，单件检测节拍可以缩短到1.5秒以内，真正实现了24小时不间断的在线全检-2。
掌握了工业相机怎么看圆弧的基本功后，这项技术能玩出更多花样。比如多圆弧对称零件的测量，像球笼联轴器内套这类零件，有多个圆弧特征且呈对称分布。
现在的方法可以通过多圆弧拟合内切圆的算法，一次性完成所有相关参数的精密测量，整体测量精度能达到0.01毫米-10。
还能做更复杂的分析，比如测量圆弧的弧长、扇形面积、夹角等特征参数。算法会通过三次样条插值获取亚像素边缘坐标，再基于切线方向计算曲率，从而得到这些衍生参数-9。
随着AI技术的引入，工业相机看圆弧的能力还在进化。基于深度学习的算法能够更好地处理复杂背景、光照不均、边缘模糊等传统算法头疼的情况，进一步提升了测量的稳健性和适应性-2。
某汽车配件厂里，一台安装了工业相机的自动化设备正在快速检测流水线上的密封圈。屏幕上的圆弧测量数据稳定跳动，全部显示为绿色“OK”标志。
一位老师傅背着手看了半晌，最后点点头：“这玩意儿，比我这双老花眼靠谱。” 他可能不知道，相机每次识别圆弧，都在瞬间完成了亚像素边缘提取、异常点过滤和最小二乘法拟合的复杂过程。
