机器视觉自动化测量方法主要包括以下几种：

1. 基于图像处理的方法：

   - 利用摄像头采集目标物体的图像，并通过图像处理算法对图像进行预处理、特征提取和测量。

   - 常用的图像处理技术包括灰度化、二值化、边缘检测、形态学运算等，以实现目标物体的定位、尺寸测量、形状识别等功能。

2. 基于光学测量的方法：

   - 利用光学原理进行测量，如干涉测量法、光学三角测量法等。

   - 这些方法通过光学传感器捕捉目标物体的光学信息（如光强、相位差等），进而计算出物体的尺寸、形状、位置等参数。

3. 基于激光测量的方法：

   - 激光具有方向性好、亮度高等特点，因此激光测量技术被广泛应用于机器视觉测量中。

   - 常见的激光测量方法包括激光三角测量法、激光测距法等，这些方法能够实现高精度、非接触式的距离和尺寸测量。

4. 基于结构光测量的方法：

   - 结构光测量是一种将结构化光源投射到物体表面，并通过摄像头捕捉投影图案的变形情况来计算物体三维形状的技术。

   - 这种方法能够获取物体的三维坐标信息，适用于复杂形状物体的测量和重建。

5. 基于机器学习的方法：

   - 随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者将其应用于机器视觉测量领域。

   - 通过训练深度学习模型来自动提取图像特征并进行测量，可以提高测量的准确性和效率。

6. 多传感器融合测量方法：

   - 在实际应用中，单一的传感器或测量方法可能无法满足复杂的测量需求。

   - 因此，多传感器融合测量方法应运而生，它结合了多种传感器的数据，通过数据融合技术提高测量的准确性和可靠性。

这些方法各有优缺点，应根据具体的测量需求和场景来选择合适的方法。同时，随着技术的不断发展，新的机器视觉自动化测量方法也在不断涌现。

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