机器视觉应对不同尺寸的目标主要通过以下几个步骤实现：
1. 图像采集：
机器视觉系统使用摄像头作为“眼睛”来捕捉待测物体的图像。这些图像为后续的尺寸测量提供了原始数据。
2. 图像处理与分析：
采集到的图像被传输到计算机中，计算机应用各种图像处理和计算机视觉算法来识别图像中的物体，并提取出与尺寸相关的信息。这些算法能够处理大量的图像数据，提取出所需信息。
3. 计算与处理：
在提取出与尺寸相关的信息后，计算机进行一系列的计算和处理，如像素与实际尺寸的转换、图像畸变的校正等，以得出最终的测量结果。
4. 多目标测量：
如果需要同时测量多个不同尺寸的产品，机器视觉系统可以通过采集图像、图案定位以及选择适当的测量工具来实现。例如，可以使用距离测量工具来选择两条边信息，并设置距离测量类型来进行多目标测量。
5. 特定应用与专利技术：
在某些特定应用中，如一汽解放申请的基于机器视觉的零件对中专利，通过确定第一参考圆和第二参考圆，以及零件中心位置，来解决不同尺寸轴孔装备无法自动对中的技术问题。
6. 算法与模型调整：
对于不同尺寸的目标，特别是小目标或大目标，机器视觉系统可能需要调整算法或模型参数以获得更好的检测效果。例如，对于小物体，最好搭配yolov8 P2模型进行检测。
机器视觉通过图像采集、图像处理与分析、计算与处理、多目标测量技术、特定应用与专利技术以及算法与模型调整等方法来应对不同尺寸的目标。这些技术使得机器视觉系统能够在各种应用场景中准确、高效地测量和处理不同尺寸的物体。
