【摘 要】
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随着企业对精准盘库的需求不断增加，而传统体积测量方法无法满足实际生产的要求，为解决这一难题，提出了一种基于双目立体视觉与点云配准相结合的体积测量方法，旨在提高物料堆体积测量的精度和效率。首先，利用双目相机采集两组具有同高度不同角度的物料堆俯视图像，同时改进AD-Census算法，针对传统Census变换过度依赖中心像素的问题，提出一种基于高斯加权的改进Census变换，并在代价计算中加入梯度代价，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：51507048）；
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随着企业对精准盘库的需求不断增加，而传统体积测量方法无法满足实际生产的要求，为解决这一难题，提出了一种基于双目立体视觉与点云配准相结合的体积测量方法，旨在提高物料堆体积测量的精度和效率。首先，利用双目相机采集两组具有同高度不同角度的物料堆俯视图像，同时改进AD-Census算法，针对传统Census变换过度依赖中心像素的问题，提出一种基于高斯加权的改进Census变换，并在代价计算中加入梯度代价，提高了视差计算的准确性和算法的稳定性。然后，利用改进的AD-Census算法对两组物料堆图像进行立体匹配生成物料堆的三维点云。再通过ICP算法实现点云配准和融合，提高物料堆点云数据的准确性和完整性。最后，采用Delaunay三角剖分算法对点云进行三角剖分并计算体积。经过多次试验证明，该方法在测量物料堆体积时误差为3.02%，较改进前降低了1.04%，测量时间不超过十分钟，能够满足物料堆的体积测量实验要求。改进后的测量方法较原始方法在测量精度有一定提升，对于企业在精准盘库上有一定意义。
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