为了精确、快速提取激光条中心, 使其提取结果更适用于工业现场特征尺寸的双目视觉测量, 提出了一种等匹配点的激光条中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光条中心点, 计算灰度梯度方向, 确定光条边界。接着, 根据左右图像中激光条的粗提取结果确定基准光条, 对另一幅图像中的对应光条进行插值。然后结合灰度梯度方向与插值结果对激光条进行重提取, 得到等匹配点的亚像素中心坐标。最后, 利用激光条中心点提取结果重建陶瓷平板、金属板表面及加工现场锻件表面的特征信息。实验结果表明, 本文方法提取陶瓷板与金属板的激光条中心点的匹配率分别为99887%与98.276%, 宽度重建的相对误差分别为0.638%与0.488%, 激光条中心提取结果能有效重建锻件表面的特征信息, 满足工业现场对测量的精度、速度和鲁棒性要求。

针对摄像机镜头畸变对系统测量精度的影响, 提出了基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定方法。首先, 分析了机器视觉测量中影响测量精度的主要畸变类型, 建立了镜头非线性畸变模型。然后, 利用射影几何及纯平移两视图几何的固有特性, 构建了四组约束方程用于求解畸变参数。最后, 针对大视场测量时标定板无法有效充满视场的问题, 提出了利用四维电控平台对视场分区域拍摄多组纯平移运动图像的畸变参数标定流程, 利用较小的靶标实现了大视场的镜头畸变参数标定。在实验室验证了本文提出的畸变校正方法的可行性。结果显示: 提出的方法标定精度较高, 标定后图像特征点连线的直线度误差减小了89%, 标定精度及可靠性均满足机器视觉测量的要求。