张庆鹏，李永清，李广恒，汪雨晴

(沈阳仪表科学研究院有限公司，辽宁沈阳 110043)

0 引言

三维重建技术经过近年的不断发展，已在无人驾驶、测绘和工业自动化等领域得到了广泛应用[1]。三维重建算法有基于机器视觉的重建算法、基于RGB-D深度相机的重建算法和激光扫描重建算法等[2]。基于机器视觉的三维重建具有速度快、实时性好和低成本的优点，被广泛应用于各工业生产环节。而当前仪器仪表行业生产中信息化程度不高，压力传感器制造领域更是大多采用手工定制化小批量生产，生产检验仍采用小批量手工检测方式，效率低，同时由于检验人员多，会有漏检和错检发生。压力传感器模块对外壳清洁度和表面缺陷要求也较高，需要保证无明显的机械损伤和较深的划痕，因此实现压力传感器模块三维重建十分重要。

国内许多学者也针对工业检测领域三维重建领域进行了一定的研究。张洪鑫等针对铸件的毛刺问题提出了一种基于单目图像序列的铸件三维重建方法，该方法能有效地恢复铸件三维表面的细节特征[3]。张博文等利用单目多视图三维重建对料堆体积进行测算，其测量误差为5%左右，仍需要进一步提升重建精度[4]。徐高鹏等提出了一种对疲劳滚子表面三维重建方法[5]。何文韬等用智能手机对小型金属件三维重建并测量[6]。王中任等利用两组双目视觉系统获取目标工件的三维表面点云，精度较高但成本较高[7]。雷禧生等利用TOF相机实现点云视频流的三维重建算法，用于喷涂生产线[8]。……