大尺寸双目立体视觉测量技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业4.0和智能制造的兴起，三维测量技术在各个领域的需求日益增长，例如逆向工程、机器人导航、质量检测、文物保护、医疗诊断等。

作为一种非接触、高精度、低成本的三维测量技术，双目立体视觉测量技术近年来备受关注。

然而，在大尺寸场景的应用中，传统双目立体视觉测量技术面临着诸多挑战：
1.精度难以保证:大尺寸场景下，微小的测量误差会被放大，导致最终测量结果精度下降。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对大尺寸双目立体视觉测量技术进行了广泛的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在相机标定、立体匹配、三维重建等方面做了大量研究，并针对大尺寸测量问题提出了一些解决方案。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对大尺寸双目立体视觉测量技术中存在的关键问题，开展以下几个方面的研究：
1.高精度相机标定方法研究:研究适用于大尺寸场景的高精度相机标定方法，提高标定精度和效率。

2.大场景图像匹配算法研究:研究适用于大场景图像的立体匹配算法，提高匹配效率和鲁棒性。

3.误差分析与精度评定:建立完善的误差分析模型，对测量系统进行精度评定，并提出相应的精度提高措施。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究国内外大尺寸双目立体视觉测量技术的最新进展，分析现有技术的优势和不足，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计:根据研究目标和应用需求，设计合理的系统架构和硬件平台，选择合适的相机、镜头、图像采集卡等硬件设备，并开发相应的软件系统。

3.关键技术研究:-研究高精度相机标定方法，设计标定板图案，优化标定算法，提高标定精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面取得创新性成果：
1.提出一种高精度、高效率的相机标定方法:针对大尺寸场景下相机标定精度和效率难以兼顾的问题，提出一种新的相机标定方法，结合深度学习和传统标定方法的优势，提高标定精度和效率。

2.设计一种适用于大场景图像的立体匹配算法:针对大场景图像中特征点分布稀疏、匹配难度大的问题，设计一种新的立体匹配算法，结合全局和局部特征信息，提高匹配效率和鲁棒性。

3.建立一套完善的误差分析模型:针对大尺寸测量中误差因素复杂、难以分析的问题，建立一套完善的误差分析模型，定量分析各因素对测量精度的影响，为提高测量精度提供理论依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张广军,徐文立,郭雷,等.面向大型构件测量的双目立体视觉系统研制[j].光学精密工程,2018,26(12):3101-3109.

2. 赵辉,张广军,徐文立,等.大尺寸三维测量中多相机立体视觉系统标定[j].光学精密工程,2019,27(08):1859-1869.

3. 刘震,张广军.大尺寸物体三维测量中多相机网络的优化布局[j].光学精密工程,2019,27(03):687-697.