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基于双目视觉的厂房车间立体空间匹配算法的研究与实现
摘要： 随着智能制造的发展，厂房车间对三维空间感知的需求日益迫切。本文深入研究了基于双目视觉的立体空间匹配算法，并针对工业环境的特殊挑战（如光照不均、弱纹理、金属反光、大场景深度变化）进行优化改进。重点分析了局部匹配算法（如Census变换、SAD、NCC）与全局/半全局算法（如动态规划、SGM）的原理及优缺点。提出了一种结合改进的加权Census变换、自适应窗口代价聚合、动态规划视差优化以及后处理滤波的立体匹配算法。在厂房车间真实场景数据集上进行测试，实验结果表明，该算法在保持较高匹配效率的同时，有效提升了在复杂工业环境下的匹配精度和鲁棒性，非遮挡区域误匹配率降低约18%，整体视差图质量显著优于传统SGBM算法。本文的研究为车间自动化巡检、物料精确定位、AGV导航避障等应用提供了可靠的三维感知基础。
关键词： 双目视觉；立体匹配；Census变换；动态规划；SGM；工业视觉；三维重建；车间自动化
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
现代制造业向智能化、柔性化、数字化方向飞速发展，厂房车间作为核心生产场所，其空间信