機器視覺應對不同尺寸的目標主要通過以下幾個步驟實現(xiàn)：

1. 圖像采集：

機器視覺系統(tǒng)使用攝像頭作為“眼睛”來捕捉待測物體的圖像。這些圖像為后續(xù)的尺寸測量提供了原始數(shù)據(jù)。

2. 圖像處理與分析：

采集到的圖像被傳輸?shù)接嬎銠C中，計算機應用各種圖像處理和計算機視覺算法來識別圖像中的物體，并提取出與尺寸相關的信息。這些算法能夠處理大量的圖像數(shù)據(jù)，提取出所需信息。

3. 計算與處理：

在提取出與尺寸相關的信息后，計算機進行一系列的計算和處理，如像素與實際尺寸的轉(zhuǎn)換、圖像畸變的校正等，以得出最終的測量結(jié)果。

4. 多目標測量：

如果需要同時測量多個不同尺寸的產(chǎn)品，機器視覺系統(tǒng)可以通過采集圖像、圖案定位以及選擇適當?shù)臏y量工具來實現(xiàn)。例如，可以使用距離測量工具來選擇兩條邊信息，并設置距離測量類型來進行多目標測量。

5. 特定應用與專利技術(shù)：

在某些特定應用中，如一汽解放申請的基于機器視覺的零件對中專利，通過確定第一參考圓和第二參考圓，以及零件中心位置，來解決不同尺寸軸孔裝備無法自動對中的技術(shù)問題。

6. 算法與模型調(diào)整：

對于不同尺寸的目標，特別是小目標或大目標，機器視覺系統(tǒng)可能需要調(diào)整算法或模型參數(shù)以獲得更好的檢測效果。例如，對于小物體，最好搭配yolov8 P2模型進行檢測。

機器視覺通過圖像采集、圖像處理與分析、計算與處理、多目標測量技術(shù)、特定應用與專利技術(shù)以及算法與模型調(diào)整等方法來應對不同尺寸的目標。這些技術(shù)使得機器視覺系統(tǒng)能夠在各種應用場景中準確、高效地測量和處理不同尺寸的物體。