1.含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于：所述步骤1钣金零件图像采集中，搭建由cmos 相机、远心镜头、同轴光源、阵列面光源、图像采集卡和计算机组成的平面钣金零件视觉采集系统；通过此系统进行图像采集，收集以伪边缘和加工残留物为主的含成像干扰特征圆孔图像。
3.根据权利要求1所述含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于：所述步骤2图像梯度幅值计算与融合中，由于伪边缘在图像内随机分布，通过对多个梯度方向使用一阶梯度算子进行图像梯度幅值计算，获取图像内各方向上的边缘分布情况，再对每个像素点进行梯度幅值融合，使每个像素点与最大梯度幅值相对应。其中，梯度方向是以y轴正方向为起始方向，通过逆时针45°间隔创建的8个方向，所属角度具体为；一阶梯度算子是用来计算图像边缘的权重矩阵，大小为3行3列；梯度幅值融合是指单个像素内将多方向计算的梯度幅值进行比较，使每个像素与最大梯度幅值关联。
4.根据权利要求1所述的含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，所述步骤3圆孔伪边缘分布范围响应中，伪边缘分布特性：常以半圆弧形紧附在目标轮廓内侧，代替部分目标轮廓直接与圆孔高亮区域相连，在整幅图像内具有明显的梯度变化；通过人为设定筛选阈值，对图像所有像素点进行遍历筛选，在遍历过程中，若此位置的最大梯度幅值大于设定阈值，则此位置像素值替换为最大梯度幅值，否则将此位置像素置0，遍历结束后，图像内非0像素点代表此位置具有明显梯度变化，实现伪边缘分布范围响应，其中，梯度幅值阈值设置为210。
5.根据权利要求1所述的含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，所述步骤4图像亮度增强伪边缘消除中，以保留具有明显边缘的像素点为8领域矩阵中心，统计除矩阵中心外的8个像素值，由于伪边缘像素处于全局像素平均值和倒角区域像素平均值之间，通过计算全局像素平均值和倒角区域像素平均值对统计像素内的高亮区域像素和目标轮廓像素进行筛选，实现只统计伪边缘像素的目的，通过计算伪边缘像素平均值，并以计算的伪边缘像素平均值为基底对图像进行亮度增强，实现伪边缘区域的消除实现伪边缘消除，其中，8邻域矩阵大小为3行3列，图像亮度增强是通过基底参数使图像内所有像素值大小按一定比例变化，使高于基底的像素值大小全部变为255。
6.根据权利要求1所述的含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，所述步骤5高亮区域目标边缘点收集中，在完成图像亮度增强后，绝大部分伪边缘被消除；针对加工残留物，采用轮廓点拟合的方法，先收集目标轮廓点，通过距离聚类对轮廓点分类，使用最小二乘法对目标轮廓类的轮廓点进行拟合，以实现圆孔高精度尺寸测量；其中，图像中心o点是指圆孔图像的尺寸中心，像素突变点是指搜索到此点时，此点的像素值与前一个点的像素值相差100以上。
7.根据权利要求1所述的含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，所述步骤6随机抽样聚类中心拟合中，由于距离聚类算法对聚类中心的精度要求较高，需对轮廓点处理，以确定高精度的聚类中心，通过对收集轮廓点进行4分类，使用随机抽样法多次从4类轮廓点抽取相同数量点组成轮廓点子集，对每个子集都进行最小二乘法拟合，获取各子集对应的拟合圆心与拟合半径，创建最终精拟合空数组，判断当前子集的拟合精度，将高拟合精度子集所对应轮廓点保留到最终精拟合的数组中，所有子集判断完毕后，将最终精拟合数组内所有轮廓点进行最小二乘拟合，最终输出的拟合圆心为聚类中心，其中，类别划分标准是根据图像中心点的x/y轴坐标将轮廓点划分为4类，随机抽样法是一种能够保证每个数据都有相同机会被选入样本的方法，可避免选择偏差，确保选择样本的可靠性，拟合精度判断是以所有轮廓点到拟合圆心的平均距离与拟合半径的比值为标准，比值越小，拟合轮廓越均匀，精度更高。
8.根据权利要求1所述的含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，所述步骤7距离聚类最终尺寸输出中，通过轮廓点到聚类中心的欧式距离对所有轮廓点进行聚类，聚类后的轮廓点具有距离标签属性，以聚类距离为单位统计各距离对应的轮廓点数量信息，利用加工残留物离圆心近、距离分布范围广、轮廓点数量少的特点，寻找轮廓点距离数量信息跳跃最大的峰值，将小于峰值的所有距离对应的轮廓点归类为干扰类，将大于峰值的所有距离对应的轮廓点归类为目标轮廓类，对属于目标轮廓类的所以点进行最小二乘拟合，输出最终尺寸测量结果，其中，欧氏距离是指坐标系中两点之间的直线距离。