在煤场、矿场、粮仓、垃圾处理厂、土方工地等大型散货基地,统计煤、粮食等形状不规则的生产资料的体积是一个难点问题。目前,主要采用人工测量和仪器测量的方式进行体积测量,人工测量困难大,耗时长,不具备实时性,并且个别情况下人工无法测量;利用盘煤仪、全站仪、便携式激光测量仪等专用仪器测量成本高,人为影响大。为了解决此类体积难测量的问题,本文提出了一种利用双目立体视觉技术,来解决不规则物体体积测量问题的方法,该方法利用立体视觉原理,利用图像采集、图像处理、立体匹配、三维重建等技术,是一种快速的非接触式的体积测量方法。测量原理是利用双目相机采集堆放面上待测物体的图像,通过立体匹配获取左右图像的视差信息,利用视差信息重建出相机视野内所有点的三维信息,将待测物体分成若干部分,利用积分的思想通过求取每一部分的体积,最终求取待测物体的体积。经过实验证明,基于双目立体视觉的体积测量方法可以解决不规则物体的体积测量问题。本文主要研究内容如下:(1)研究了双目立体视觉系统的测量原理和双目立体系统的标定原理。搭建了体积测量研究平台,采用张正友标定法对双目系统进行了标定,最终标定结果重投影误差为0.17像素,可用于校正、立体匹配和体积测量当中,满足测量要求。(2)提出了基于半全局匹配算法(SG7M)的体积测量方法。半全局匹配算法(SGM)和全局匹配算法有相同的匹配策略,分为代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化四部分,本文利用OpenCV实现半全局匹配算法,求取了待测图像的稠密视差图,通过三角测量原理重建出待测物体的三维坐标信息,利用坐标信息对待测物体积进行求解,经实验证明方案具有一定可行性。(3)提出了基于图论最小切割算法(Graph Cuts)的体积测量方法。基于图论最小切割的立体匹配方法是通过构建像素标签,将立体匹配转化为多标签问题,克服了左右相机中遮挡的问题,提升了算法的匹配精度,获得的稠密视差图中待测物体的轮廓更加完整、平滑,利用三角测量原理重建出待测物体的三维坐标信息,实验结果证明该方案测量效果准确度更高。(4)针对传送带上的动态物体,提出了一种动态的体积测量方案。在保证相邻图像有一定重合的情况下,等间隔时间采集传送带上待测物体的图像,利用图像拼接技术分别将左右相机采集到的相邻图像进行拼接,将拼接后的按照一定的大小等分连续处理,将每一部分体积累加可获取整个时间段内传送带运输物体的总体积。本文实现了相邻图像的拼接,效果良好。