双目立体视觉测量系统的设计与实现_王建华

稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法作者：马俊来源：《电子技术与软件工程》2015年第21期摘要为了稳定和提高双目立体视觉测量系统的精度，提出了一种便于操作的较为简单的规范性流程，其主要是通过对平面板标定理论，对摄像机左右两个内部参数进行确定，然后通过确定的内部参数作为双目标定的参考，在多视角这个前提下，完成对双目测量系统外部参数的标定。

双目立体视觉测量系统标定方法在提高双目测量系统的精度上具有积极的作用，在整个标定过程中，双目测量系统参数是保证高精度的重要因素，该方法在双目立体视觉测量的工业化检验中应该得到广泛的应用，下面进行如下的研究。

【关键词】双目立体视觉测量系统内参线双目立体视觉作为计算机研究领域重要组成部分，它认知这个客观世界是依据直接模拟人类肉眼所看见的视觉系统，在关于微操作系统的控制、机器人高科技导航与航测、模拟虚拟世界、三维非接触测量的方面都发挥极大的作用。

通过模仿人眼睛视觉功能对被观测物体尺寸进行测量，以及工具是CCD视觉传感器来完成测量的整个过程。

图像信息输入、摄像机位置标定、立体系统化匹配、三维尺寸重新构建、结果输出部分组成整个测量系统。

1 对双目立体视觉的认识及重新构建方法探讨计算机视觉的含义是指通常我们所提到的关于人工智能化、计算机科学技术、图象处理技术、以及模式认知识别等各个领域的交叉学科。

所包含的双目视觉是直接模拟了人类双眼视觉的生理基本结构，更有尺寸微小、成本颇低、功耗小且效率高等特点。

在空间物体的三维测量等方面更是有广阔、无可取代的发展前途。

现如今世界上最火热的话题之一也是对双目立体视觉的探讨，实际上的应用更加广泛，摄影机标定、图像显示预先处理、立体化匹配和三维数据重新构建，更是对这一系列进行更深的数据试验。

通过研究摄影头硬件原理和对摄像头进行的各种测试，选择设计并制定了双目视觉试验机构，主要目的是组建了双目立体视觉试验系统，更制作了高精度的相片编订模板，提出了可以实现对双目立体视觉系统的低成本、高精度标定的一种二次标定的方法。

双目相机测量物体长宽高信息方法双目相机测量物体长宽高信息的方法是一种常用的计算机视觉技术，可以实现对三维物体的精确测量。

下面将介绍双目相机测量物体长宽高信息的原理、步骤和应用。

1.双目相机测量原理双目相机是指由两个摄像头组成的成像系统，模拟了人眼的视觉感知机制。

通过左右眼看到的不同视角，可以获取到三维物体的深度信息。

利用双目视觉测量方法，可以计算出物体的长、宽和高等几何尺寸。

2.双目相机测量步骤（1）相机标定：在进行测量之前，需要先对双目相机进行标定。

相机标定是通过拍摄一组已知尺寸的校准板图像，利用相机内参和外参的确定来建立相机的坐标系和世界坐标系之间的关系。

（2）图像获取：在标定完成后，需要拍摄待测物体的左右视角图像。

通过两个摄像头同时拍摄同一物体的不同视角，形成左右图像对。

（3）图像匹配：采用特征点匹配的算法，对左右图像进行匹配，找出对应的特征点。

常用的特征点匹配算法有SIFT、SURF等。

（4）三维重建：通过匹配得到的特征点对，可以计算出左右图像之间的对应关系，进而确定物体在三维空间中的位置。

根据三角测量原理和相机标定参数，可以得到每个特征点的三维坐标。

（5）尺寸测量：在得到物体的三维坐标后，可以通过计算两个特征点之间的距离，来确定物体的长、宽和高等尺寸信息。

3.双目相机测量应用双目相机测量方法可以广泛应用于工业领域和机器人领域：（1）3D视觉检测：双目相机能够提供高精度的三维尺寸数据，可以在无人机、智能手机、电视等产品的生产过程中进行3D视觉检测，实现自动化检测目标的尺寸精度，提高生产效率。

（2）物流仓储：双目相机可以用于快速测量物体尺寸，可以应用于物流仓储行业中的自动分类、计量等环节，提高物流效率。

（3）机器人导航：双目相机可以提供环境的三维深度信息，可以用于机器人的自主导航和障碍物避障，提高机器人的智能化程度和安全性。

总结：双目相机测量物体长宽高信息的方法通过利用左右视觉图像的深度差异，以及相机标定提供的几何参数，可以实现对物体的精确测量。

双目视觉测量系统的参数选择和误差分析1.摄像头位置和角度：摄像头的位置和角度会直接影响双目视觉系统的测量精度。

摄像头之间的距离应适中，过大会导致视差太小，无法精确测量距离；过小则可能遮挡目标物体，影响测量结果。

摄像头的角度应保持一致，并且与目标物体平行或成一定角度，以获取更准确的深度信息。

2.分辨率和帧率：摄像头的分辨率和帧率也会影响双目视觉系统的测量精度。

较高的分辨率和帧率能够提供更清晰和流畅的图像，有利于提高测量精度。

但过高的分辨率和帧率也会增加计算和传输的成本，需要综合考虑。

3.特征点提取算法：双目视觉测量系统需要通过图像识别算法来提取特征点，以计算视差。

不同的算法对特征点的提取精度和速度有不同的要求。

一般来说，特征点要具有较好的鲁棒性，能够在不同光照和场景下提取出准确的特征点。

4.校准参数：双目视觉测量系统需要进行相机的校准，以消除畸变和误差。

校准参数包括相机的内参和外参，需要通过专门的标定程序获取。

校准参数的准确性直接影响双目视觉系统的测量精度，因此在选择双目视觉测量系统时，需要考虑其校准参数的准确性和稳定性。

系统误差是由于双目视觉测量系统本身的误差引起的，一般可以通过校准和补偿来消除或减小。

例如，摄像头的畸变、摄像头之间的视差差异等都会引入系统误差。

为了评价双目视觉测量系统的精度，可以采用以下几种方法：1.比较测量结果和实际值：通过与已知的实际值进行比较，可以评估测量系统的准确性。

这可以通过参考物体进行，知道它的实际尺寸，然后测量它，将测量结果与真实尺寸进行比较以评估系统的准确性。

2.重复测量：通过多次测量同一目标物体，得到一系列测量结果。

通过统计分析这些结果的均值和方差，可以评估系统的稳定性和精度。

3.评估系统误差和随机误差：根据实际测量数据，可以利用统计学方法分析系统误差和随机误差的大小。

例如，可以计算视差差的标准差、方差等指标，反映系统的稳定性和准确性。

总之，选择适当的参数和进行误差分析是提高双目视觉测量系统精度的重要步骤。

平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。

它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。

这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。

基本构成：1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。

通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。

2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。

这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。

3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。

通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。

4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。

这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。

5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。

这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。

测量原理：双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。

在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。

具体来说：1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。

2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。

这个位置就是物体的距离和形状信息。

3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。

这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。

需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。

因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。

基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量是一种目前广泛应用于机器人控制和计算机视觉领域的高精度测量方法。

其主要思路是通过两个摄像机同时拍摄同一个物体，在一定的几何模型和运动估计算法的基础上，确定相机相对位置和物体的三维运动，进而计算出物体的姿态参数。

下面简单介绍一下双目视觉的相对物体的姿态测量的基本流程：
1. 对双目图像进行立体匹配：首先需要将左右两个摄像机拍摄的图像进行匹配，得到左右两个图像中同一点的对应关系。

这个过程通常需要处理镜头畸变、背景干扰等多种因素的影响。

2. 求解相机位姿：在确定左右两个图像中同一点的对应关系后，需要求解相机的相对位置。

该过程通常需要使用基础矩阵或本质矩阵等方法。

3. 计算相对运动：通过立体匹配得到左右两个图像中同一点的对应关系后，可以根据三角测量的原理，计算相对物体在三维空间中的运动轨迹。

4. 计算姿态参数：在求得相对运动轨迹后，通过运动估计算法，计算出物体的姿态参数，如位置、旋转角、姿态角等。

总之，基于双目视觉的相对物体的姿态测量可以实现对物体的高精度姿态参数测量，具有应用范围广泛、精度高等优点。

双目立体视觉三维重建实验平台研究双目立体视觉是一种通过使用两个摄像机同时拍摄同一个场景，并通过计算机图像处理技术恢复出场景的三维结构的方法。

这种技术在计算机视觉、机器人视觉、虚拟现实等领域有着广泛的应用和研究意义。

为了提高双目立体视觉的精度和可靠性，建立一个实验平台进行相关研究是非常重要的。

本文将探讨双目立体视觉三维重建实验平台的研究内容和应用。

双目立体视觉三维重建实验平台主要包括硬件设备和软件算法两个部分。

硬件设备通常包括两个摄像机、标定板、光源等。

摄像机的摆放位置和角度要经过精确的标定，以确保获得准确的视差信息。

标定板用于确定摄像机的外部参数和内部参数，从而实现图像的几何校正。

光源的选择和布局也会对图像的质量产生一定的影响。

为了提高精度和稳定性，还可以使用高速摄像机、高分辨率摄像机或深度摄像机等特殊设备。

软件算法是双目立体视觉三维重建的核心部分。

常用的算法包括基于匹配的方法、基于激光的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于匹配的方法是最常用的方法之一、它通过计算两个图像之间的视差来确定场景的三维结构。

视差可以通过基于灰度、颜色或纹理等特征的匹配来获取。

然后，通过三角化或立体匹配算法将视差转化为真实世界中的三维坐标。

基于激光的方法则使用激光射线来测量场景中各个点的距离，进而获得三维结构。

基于深度学习的方法则是通过神经网络学习从图像到深度信息的映射关系，进而实现三维重建。

双目立体视觉三维重建实验平台的研究可以为相关应用提供技术支持和理论基础。

在计算机视觉领域，可以利用该平台进行物体识别、物体跟踪等任务。

在机器人视觉领域，可以利用该平台构建机器人的三维感知系统，实现自主导航和环境建模等功能。

在虚拟现实领域，可以利用该平台生成逼真的虚拟场景，提升用户体验和交互效果。

此外，双目立体视觉三维重建实验平台还可以在医学影像处理、军事目标识别和安全监控等领域发挥重要作用。

总之，双目立体视觉三维重建实验平台的研究对于提高立体视觉的精度和可靠性有着重要的意义。

双目立体视觉技术的实现及其进展摘要：阐述了双目立体视觉技术在国内外应用的最新动态及其优越性。

指出双目体视技术的实现分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建几个步骤，详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，并对双目体视技术的发展做了展望。

关键词：双目立体视觉计算机视觉立体匹配摄像机标定特征提取双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。

80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双目匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础。

相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。

1 双目体视的技术特点双目标视技术的实现可分为以下步骤：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建，下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点。

1.1 图像获取双目体视的图像获取是由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。

其针孔模型如图1。

假定摄像机C1与C2的角距和内部参数都相等，两摄像机的光轴互相平行，二维成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合，P1与P2分别是空间点P在C1与C2上的成像点。

但一般情况下，针孔模型两个摄像机的内部参数不可能完成相同，摄像机安装时无法看到光轴和成像平面，故实际中难以应用。

上海交大在理论上对会摄式双目立体视系统的测量精度与系统结构参数之间的关系作了详尽分析，并通过试验指出，对某一特定点进行三角测量。

该点测量误差与两CCD光轴夹角是---复杂的函数关系；若两摄像头光轴夹角一定，则被测坐标与摄像头坐标系之间距离越大，测量得到点距离的误差就越大。

双目立体视觉测距系统的研究西安电子科技大学硕士学位论文姓名:刘建坡申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:胡方明20100101摘要摘要双目立体视觉距离测量系统在三维重构、非接触式精确定量测量和危险场景感知等领域有着广阔的应用前景。

本文研究了双目立体视觉测距系统的理论并将系统在基于,,,,的嵌入式平台上实现。

’本文首先针对摄像机成像的特点，介绍了图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系，并在此基础上提出了双目立体视觉距离测量的理论。

接下来本文研究了标定算法，给出了标定实验的结果。

最终提出了以人眼瞳孔为特征点，先定位人脸区域，再定位瞳孔的方法，这样就可以利用标定结果和瞳孔图像坐标重构世界坐标系下的瞳孔坐标。

本课题选用基于,,,,,,;,,,,，，,,,,,,,,,,,,的嵌入式开发板,,,作为嵌入式实现平台，辅以,,,,,、拨码开关、,,,和自定义外部加速设备实现嵌入式双目立体视觉测距系统。

鉴于嵌入式处理器,,,,，，处理速度较慢，不能满足实时性需求，本文提出了两种提高处理速度的方法:?硬件逻辑实现，,,,规格浮点数取整运算，将该模块作为自定义指令添加进,,,。

———————————————————————————————————————————————?设计图像处理加速外设，使用硬件逻辑完成边缘检测等功能，然后通过设计主设备和从设备接口模块将外设挂载在,,,,,,总线上，使,,,,，，可以调用该设备加速图像处理。

最终实验证明该方法使处理速度提高了约,,,倍。

本文实现的嵌入式双目立体视觉测距系统具有操作简便和测量准确等优势，适用于移动环境以及对成本和实时控制要求较高的场合。

关键字:双目测距嵌入式系统,,,,，，浮点数取整硬件加速,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,，,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,(，,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,，,,,,,,,,,,;,,,,;,,,,,,,;,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,，;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,;,,;,,,,,,,(,,;,,,,,,,;,,;,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,，,,’,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(，,,,,,,,,,,,，,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,，，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,;,,,,,,,,,，，,,,,,,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,;,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,, ;,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,，，(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,( ,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,;,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,(，,,,,,,,,;,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,,,—,,,,,,,,,,,,:,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,,,，，,,,,,,,,西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛同时观察目标，然后将两只眼睛获取到的图像进行匹配，从而获得目标的三维信息。

这个过程类似于我们普通人通过两只眼睛观察物体来获取深度信息的过程。

双目立体视觉匹配的原理是基于人类双眼观察物体的原理，即两只眼睛分别观察到的图像存在差异，通过比较这两只眼睛的图像，就可以计算出物体与眼睛之间的距离。

具体的方法包括视差法、相位法等。

1. 图像获取：使用两个摄像机分别获取目标物体的图像。

2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括去噪、平滑等。

3. 特征提取：对预处理后的图像提取特征点，例如角点、边缘等。

4. 特征匹配：将两个图像中的特征点进行匹配，找到相互对应的特征点对。

5. 视差计算：通过特征点的匹配结果，计算出每个特征点对的视差。

6. 距离计算：根据视差的大小，通过一定的转化公式，计算出物体与眼睛之间的距离。

7. 三维重建：将物体的距离信息转换为三维坐标，实现目标物体的三维重建。

除了视差法外，双目立体视觉匹配还可以使用相位法进行实现。

相位法是通过测量两个图像之间的相位差异来计算视差的方法。

相位法的优势是可以提高视差测量的准确性，但实现起来比较复杂。

双目立体视觉匹配具有广泛的应用前景。

它可以用于机器人的导航和避障。

通过获取到环境的三维信息，机器人可以更好地感知周围环境，从而避免障碍物。

双目立体视觉匹配还可以应用于医学图像处理、安防监控、虚拟现实等领域。

双目立体视觉匹配是一项基于人类视觉系统原理的技术，通过比较两只眼睛的图像，可以获取目标物体的三维信息。

它具有广泛的应用前景，可以在许多领域中发挥重要的作用。

双目视觉测量系统结构参数设计及误差分析摘要：通过对双目视觉测量系统的研究，建立了双目视觉测量系统的误差模型，并分析了系统结构参数对测量结果的影响。

在理论上对系统结构参数(两光轴夹角、基线距离等参数与测量精度之间的关系进行了系统、详尽的分析，得出了测量系统的位置误差对距离方向上的精度影响较大；光轴夹角的变化对测量误差影响不大，而距离方向的误差随着基线距离的增加而减小的结沦。

本文建立的误差模型对具体的双目视觉测量系统的设计具有指导作用。

关键词：光学测量；双目视觉；误差分析；结构参数。

0 引言近来，由于传统的测量方法低速低效，不能满足发展迅速的先进工艺制造的需求。

因此，高效、智能、高精度的视觉测量方法的研究越来越受到关注。

根据国内外研究，视觉测量技术将会在未来军用民用领域得到广泛应用。

但是，目前视觉测量技术仍不能避免一些干扰因素，诸如视线噪声、相机性能、透镜畸变、特征提取和计算机视觉结构的影响，测量精度难以满足工业要求。

因此，如何提高测量精度是工业视觉测量方法面临的最大问题。

由于图像一点的三维坐标不能反应一个相机拍摄图片的所有信息，而两个相机拍摄一点图片不能用三角函数的方法进行三维计算。

因此，常常在视觉系统中加入镜面或结构光来实现双目视觉的功能。

双目视觉系统具有柔性结构，易于安装并且价格低廉，被广泛应用。

但是，当视觉系统选择不同的结构参数，测量精度会受到很大影响。

目前，大多数视觉结构根据仿真实验确定，很少有理论依据。

而且大多数视觉系统强调物体识别而不是测量精度。

为了提高测量精度和扩展应用范围，对于结构参数的综合分析十分必要。

本文确立了双目测量系统结构参数的数学模型，通过分析结构参数和测量点的特征关系，明确结构参数的误差分布曲线。

根据matlab的仿真结果，确定了在误差最小的范围内的最有价值的结构参数分布。

1 双目视觉系统的数学模型1.1双目视觉系统的三维结构模型双目视觉系统的结构参数主要包括扩：两个相机的光轴与基线形成的夹角 (α1,α2，基线是两台照相机物镜光学中心的连线（用B表示）；两台照相机的焦点(f1 ,f 2和物距。

双目立体机器视觉物表三维测量的开题报告一、选题背景随着机器视觉技术的不断发展，对于精密测量领域的需求不断增加。

而在这个领域中，对物体的三维测量是非常重要的，因为只有精准的三维测量结果，才能满足工业制造、数字化建模、机器人控制等领域的需求。

而现在普遍使用的三维激光扫描技术或者相位测量技术，虽然能够实现三维测量，但是由于成本高昂、检测速度慢、受到环境条件的影响等原因，限制了其广泛应用。

因此，本项目旨在开发一种基于双目立体机器视觉的物表三维测量系统，以解决现有技术的局限性。

二、研究内容和目标本项目研究的内容是基于双目立体机器视觉技术的物表三维测量系统的设计与开发。

具体来说，主要包括以下几个方面：1. 设计开发一种双目立体相机的硬件系统，以达到物体视差的获取；2. 基于视差计算方法，设计开发一种三维重建算法，以实现三维测量的目标；3. 实现一个图像处理算法，用于消除畸变、去噪等；4. 搭建一个良好的硬件软件环境，使得整个测量系统能够稳定运行。

三、技术路线为了实现系统的设计与开发，我们需要采用以下技术路线：1. 使用双目立体相机，获取物体的两个视角图像；2. 对双目立体相机拍摄的图像进行预处理，消除畸变、去噪；3. 提取图像特征，对图像进行匹配，计算出视差；4. 基于视差计算得到的数据，进行三维重建；5. 利用三维重建的数据，实现对物体的三维测量。

四、研究意义本项目研究成果的意义在于将双目立体机器视觉技术应用到物表三维测量领域，以提高三维测量的精度与准确度，并且具有便携、快速等特点。

该技术的广泛应用将能够推进工业制造、数字化建模等领域的发展，从而达到更高的经济和社会效益。

五、进度安排本项目将按照以下进度安排进行：1. 第一阶段（前4周）：调研与文献阅读，理解双目立体机器视觉技术的原理与发展历程；2. 第二阶段（4周）：进行硬件部分的设计与开发，完成双目立体相机硬件系统的制作；3. 第三阶段（4周）：进行软件部分的设计与开发，完成图像预处理、匹配、视差计算等部分算法的编写；4. 第四阶段（4周）：进行三维重建算法的编写，完成三维重建的实现；5. 第五阶段（2周）：进行实验与测试，对系统进行验证与改进；6. 第六阶段（2周）：完成项目报告以及论文的撰写和答辩准备工作。