在路面裂缝的检测中, 传统人工检测的方法准确性低, 效率低, 且单目视觉技术无法准确获得深度信息, 只能得到二维平面信息。基于此, 文章引入了双目线结构光技术, 提出了一种基于地面平均高度的三维裂缝提取算法, 实现了裂缝的三维信息采集。算法提取图像中每列像素值中最低点为起点, 向左右扩散形成一个边缘提取范围, 计算该列边缘提取范围以外的像素平均值作为地面平均高度值, 然后以最低点为中心开始遍历每个像素值, 当左右两边像素超过地面平均高度值时, 则确定两个像素点为裂缝边缘。整合所有列, 实现整条裂缝边缘的提取。实验结果表明: 文章提出的裂缝识别算法能够较为准确的对裂缝边缘进行提取, 通过与Canny边缘提取算法对比, 数据表明, 文章算法在连续性上表现更好, 本文算法的图像水平相关性数据总体都高于Canny边缘提取算法, 平均提高了30%。

针对现有线结构光对复杂物体进行三维重建时存在信息缺失的问题，分析遮挡导致信息残缺的机理，定量分析线结构光系统参数和遮挡残缺之间的关系，提出一种长短基线结构光交叉补缺重建方法。基于双目线结构光硬件设备，构建了双目长基线和左右单目短基线3套不同基线的线结构光系统，对物体进行图像采集和三维重建。重建结果融合了双目、左目、右目图像的重建结果，实现了信息补缺，较好地改善了线结构光对具有复杂表面的物体进行三维重建时存在信息缺失的问题。实验结果显示，相比于传统双目线结构光，所提双目线结构光融合重建技术的重建缺失阈值从4.28 mm降低为2.14 mm，信息重建完整率从88%提升到92%，分别采集了充电器、盒子、开发板的三维数据，最高能够实现94%的信息重建。所提双目线结构光融合重建技术在不改变双目线结构光硬件设备的基础上，增加了信息采集完整度，拓宽了应用范围。