机器视觉方法广泛应用于加工过程中的检测任务，如分度夹具角度测量、齿轮轮廓检测、曲轴加工、耳机插孔制造、智能磨削、数控机床自动对刀等。早年传统的手工车床加工导电滑环铜环有很多弊端。因此，在导电滑环铜环的制造和检测中引入机器视觉方法，不仅保证了更高的精度和效率，而且避免了人工检测带来的主观性和个体差异。

为了解决精密导电滑环槽加工过程中面临的挑战，提出了一种基于图像测量和分析原理的定位解决方案。该解决方案利用机器视觉方法获得每道次的切削位置，并最终生成机床加工所需的G代码，实现精密导电滑环槽加工的自动化。机器视觉测量技术作为导电滑环制造过程中的一种自动化方法，具有合理性和科学性，但也具有复杂性。下面的分析深入探讨了这个问题。

在机器内测量和加工导电滑环凹槽的过程涉及几个繁琐的步骤。具体流程如下：1）将精密导电滑环安装到车床上。2）将测量头安装在机床上，并将其定位在初始位置。3）在滑环的初始位置分别捕捉90°、180°、270°四组图像。4）处理每组图像，计算四组数据的平均值。5）根据测量结果和机床的运动模式，计算出槽的加工位置并生成相应的G码。6）拆下测量头，安装加工刀具，运行测量G码进行加工。

为了保证使用机器视觉测量系统对导电滑环槽加工进行精确测量和控制，需要复杂的硬件设置。该装置包括工业摄像机、双远心镜头、光源、机械结构和测量装置等。毫无疑问，这增加了成本，系统的复杂性也带来了稳定性降低的风险。因此，在应用机器视觉测量技术时，需要在部署前增强其可靠性，保证长期稳定运行，这不可避免地增加了成本。然而，在当前的背景下，智能高端机床已被广泛应用于机械加工领域。对于导电滑环铜环的加工，一般不再需要复杂的机器视觉测量技术。