双目视觉算法原理介绍

资 源 简 介

双目视觉算法原理介绍

详 情 说 明

双目视觉是一种基于两个摄像头模拟人眼立体感知的技术，通过计算左右图像的视差信息来重建三维空间。其核心流程可分为以下步骤：

相机标定 确定两个摄像头的内参（焦距、畸变系数等）和外参（相对位置关系），确保后续计算基于准确的几何模型。标定通常通过棋盘格图案完成。

图像校正 将左右图像投影到同一平面上（极线校正），使匹配点位于同一水平线上，简化立体匹配的计算。

立体匹配 寻找左右图像中对应的像素点（如工件的边缘或角点），常用算法包括： 局部匹配：基于滑动窗口比较像素块相似度（如SAD、SSIM）。 全局匹配：结合能量函数优化（如SGM算法），适合复杂场景但计算量较大。

视差计算与深度映射 根据匹配点的水平位移（视差）和相机基线距离，利用三角测量原理计算深度值，公式为： [深度 = frac{基线距离 times 焦距}{视差}] 视差越大，物体距离越近。

三维重建与尺寸测量 将深度图转换为点云后，通过拟合工件的几何特征（如平面、圆柱）或直接计算点云间距，可得到实际尺寸。需注意单位换算（像素→毫米）。

扩展应用 优化匹配算法可提升遮挡区域的精度。 结合深度学习（如PSMNet）能够增强复杂纹理的匹配效果。 工业场景中需考虑光照稳定性与标定维护。

通过上述流程，双目系统能够非接触式测量工件尺寸，适用于自动化质检或机器人抓取等场景。