我们在零件的尺寸检测的过程中经常会遇到圆度检测的要求，那么大家对圆度都了解多少呢？本文将简单介绍一些圆度的小知识，一起来看看吧。

一，定义

真圆度（简称圆度）是指圆柱或者圆锥任意正截面的圆周必须位于半径差为给定形状公差里的两同心圆之间。

真圆度属于形状公差，可以其实际轮廓相对于理想圆的径向偏移量来表示，亦即相对于同一圆心大半径与最小半径的差值来表示。

二，圆度误差评定的方法

圆度误差评定有 4 种主要方法。

①最小区域法：

以包容被测圆轮廓的半径差为最小的两同心圆的半径差作为圆度误差。

②最小二乘圆法：

以被测圆轮廓上相应各点至圆周距离的平方和为最小的圆的圆心为圆心，所作包容被测圆轮廓的两同心圆的半径差即为圆度误差。

③最小外接圆法：

只适用于外圆。以包容被测圆轮廓且半径为最小的外接圆圆心为圆心，所作包容被测圆轮廓的两同心圆半径差即为圆度误差。

④内接圆法：

只适用于内圆。以内接于被测圆轮廓且半径为的内接圆圆心为圆心，所作包容被测圆轮廓两同心圆的半径差即为圆度误差.

三、过滤方式①：高斯过滤

1、定义

高斯滤波（Gauss filter）实质上是一种信号的滤波器，其用途为信号的平滑处理，数字图像用于后期应用，其噪声是的问题，因为误差会累计传递等原因，大多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器，用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号）。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。

2、原理

图像大多数噪声均属于高斯噪声，因此高斯滤波器应用也较广泛。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像去噪。

即可以简单地理解为，高斯滤波去噪就是对整幅图像像素值进行加权平均，针对每一个像素点的值，都由其本身值和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

3、具体操作

用一个用户的模板（或称卷积、掩膜）去扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

一维高斯分布：

二维高斯分布：

四、过 滤 方 式 ②：FFT

FFT，快速傅里叶变换（fast Fourier transform），即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT）的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。

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