在常规的双目视觉系统中，常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高，针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效，且需要大量的计算开销，难以保证实时性；激光雷达在进行煤量测量时，有效视场范围较小，对应的测量点数较少，扫描频率也较低，在胶带运行速度较快时，精度会大幅降低。针对上述问题，提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法，将线结构光引入双目视觉系统，利用线结构光的约束，将图像特征点匹配简化成左右两幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上，采用对应行匹配计算三维坐标点，提高采样频率和分辨率，进而提高煤流量测量精度，降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线，提取煤料截面中心线的图像坐标，利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像，建立双目结构光三维重建模型，左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标，实现点云的实时获取。煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云结合获取煤料点云，利用微元法对煤料三维点云进行采样，分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积，实现带式输送机煤流量测量。实验室试验结果表明，利用均匀网格化法检测煤料体积平均相对误差为6.758%，利用三角网格化法检测煤料体积平均相对误差为2.791%，三角网化法测量精度高于均匀网格化法。工业性试验结果表明，基于双目结构光视觉的煤流量测量方法与电子胶带秤相比，绝对误差最大值为87.855 t/h，绝对误差平均值为25.902 t/h，相对误差最大值为2.876%，平均相对误差为0.847%，满足煤矿非接触式煤流量测量使用要求。

0引言
1测量原理
2测量系统设计
3煤流量计算
4试验验证
5结论

张俊升,王洪磊,李佳城.基于双目结构光视觉的煤流量测量研究[J/OL].工矿自动化:1-8[2023-06-26].DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2022100050.