Matlab双目视觉：高精度工件尺寸测量方法及算法优化

本文深入探讨了基于Matlab的双目视觉在工件尺寸测量领域的研究，以提升测量精度和效率为首要目标。首先，论文详细介绍了双目视觉的基本概念和测量方法，包括双目摄像机的标定技术，如传统标定法、自标定、主动视觉标定以及张正友标定方法，强调了圆心点定位在标定中的重要性，从而获取了更精确的标定参数，为后续的视觉测量奠定了基础。 在特征提取部分，作者指出了原始图像处理中存在的问题，如角点检测中的不足。传统Harris角点检测方法在某些环境条件下效果不理想，因此作者提出利用霍夫变换检测直线来确定角点坐标，解决了这一问题。对于圆形特征，由于周围可能存在灰度边界，作者针对实际情况和灰度直方图，设计了一种处理方法，有效区分了圆形特征并测量了处理后的信息。 立体匹配是关键环节，论文提到常用的立体匹配方法在遇到本文检测的特定角点时效果不佳。因此，作者结合归一化互相关法，创新性地提出了“点-窗口-点”匹配方法，此方法不仅提高了匹配精度，还适用于圆形特征的匹配。通过Matlab实现的软件设计，能够将特征点转化为世界坐标系下的三维空间坐标。 最后，论文通过实际工件尺寸测量实验验证，证实了所提方法相较于传统方法具有更高的准确性与效率。总结来说，本文主要贡献在于优化了双目视觉测量的关键步骤，尤其是标定、特征提取和匹配算法，为工业生产中的精密尺寸测量提供了有效的解决方案，展示了Matlab平台在双目视觉领域的实用价值。