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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

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