改造者：黄晓城 刘 伟 李德隆

基于FREAK匹配算法的目标工件测距

改造者：黄晓城 刘 伟 李德隆

为了精确地测量出目标物的三维空间距离，解决双目立体视觉区域匹配算法视差图效果不稳定、匹配困难等问题，提出一种自行选取目标物，利用FREAK匹配算法和RANSAC迭代算法相结合的方式直接对目标物进行立体匹配的方法，不仅在背景复杂的环境下能有效对目标工件进行立体匹配，同时较于SIFT、SUFT具有更高的匹配速率，实验证明，本文方法在精确测量目标工件的情况下，很好的减少了立体匹配时间。

随着我国科学技术和市场经济的快速发展，如何降低成本、保证质量的生产情况下，提升整个生产企业的生产效率关乎每个生产企业的竞争力，因此采用工业机器人对整个压铸生产线进行智能化生产加工，成为企业的发展方向。在工业生产中，传统的机器人一般通过设置固定位姿对目标工件进行抓取，但这种设置机器人固定位姿的操作方式，经常会因为工件位置发生偏差造成对工件的抓取失败，利用双目立体视觉不仅可以对工件进行高精度的二维或三维空间定位，同时受外界环境干扰小，可靠性高。

双目测距拘束的关键在于特征点的匹配，传统的双目立体视觉测距就是利用视差图的方式，得到目标物体的三维空间信息，而视差图的计算距离（BM算法）存在较大的误差，根本原因在于模块匹配中，搜索区域的匹配点存在较大的误差；……