标距刻度检测

图像预处理：使用灰度化、二值化等图像处理技术将输入图像进行预处理，以降低复杂性并增强拍摄标距刻度的特征，为后续检测步骤做好准备。

边缘检测：使用算法如Canny边缘检测器识别预处理后的图像中的边缘。该步骤有助于突出刻度线的形状和定位。

轮廓检测：通过轮廓检测算法提取图像中的闭合轮廓，以识别出刻度线的位置和形状。这通常可以通过OpenCV中的findContours方法实现。

几何分析：分析检测到的轮廓的几何属性（如长宽比、面积、边缘数量等）来进一步确定哪些轮廓可能对应于刻度线。

基于模板匹配：通过其已知的几何形状和特定的排列，对刻度线进行模板匹配，以确认其为刻度线并排除误检。

特征提取与分类：使用特征提取算法（如HOG或SIFT）从刻度上提取特征，以区分不同类型的刻度标识。此外，结合机器学习分类器（如SVM或神经网络）用于进一步确认检测结果。

校准与精度检测：进行校准以验证标距刻度的实际测量精度，确保检测准确，并调整检测算法的敏感性和容差。

材料试验机：用于确定材料在拉伸、压缩或弯曲条件下的标距变化，通过精准测量标距对材料力学性能进行评估。

光学显微镜：通过放大观察标距刻度，检测材料断裂后的标距变化，特别适用于微小样品的测量。

视频引伸计：利用高分辨率摄像技术实时监测样品变形，分析工具自动处理监测数据以保持对标距的持续观测。

激光位移传感器：通过激光束扫描样品表面，检测其变形状态，以精确测量标距间的变化。

电子引伸计：使用电阻应变片来感应应变，提供高精度的标距变化测量，适合动态实验条件。

超声波测量仪：通过超声波在标距线传播时间的变化，计算标距变化，擅长用于不同材质的非接触检测。