汽车行驶跑偏是一种较常见的车辆故障。故障发生时,不但造成车辆零部件严重的磨损,而且增加了驾驶员的操控难度,其危害性极大。目前,尚不存在一套能够科学、精确地对整车进行全自动跑偏检测的系统。为了防止存在跑偏问题的汽车产品流入市场,设计了一套能够利用双目视觉原理实现车辆跑偏在线自动检测的系统。着重研究了双目视觉原理测量车辆跑偏的相关算法,包括双目标定、图像预处理、特征检测、图像匹配。首先,阐明偏驶量测量的研究背景及意义,描述车辆跑偏的现象和危害,介绍国内外车辆偏驶量测量技术的研究现状,给出主要研究内容。据此,设计了车辆跑偏在线成像检测系统,并且根据检测要求,详细讨论了硬件方案、选型依据及测量软件的结构。然后,研究了立体视觉系统的测距原理。在镜头畸变矫正之后,用点阵标定板进行双目系统标定,获取成像系统内外参数。为了使车辆关键特征不受噪声干扰,研究了降噪算法;图像灰度化处理后,进行增强锐化,获得更清晰明显的车辆特征。接着,研究了图像的特征提取与匹配算法,使用边缘检测算子提取车辆轮廓,用霍夫变换检测车道。通过SURF算法提取车身上特征点进行图像匹配,剔除异常匹配对后,得到视差图像和深度信息。随后,按GB12534-90的要求设计实验,搭建软硬件系统并在户外道路上测试,最终将双目系统测得的深度、偏驶量、偏驶率、跑偏角等信息与手工测量的结果进行对比分析,验证系统的测量能力。本系统最终实现了偏驶量测量误差小于0.1米的检测结果,与人工测量结果一致,验证了基于双目视觉的车辆跑偏在线检测系统的有效性。