【摘 要】
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针对堆叠零件识别与定位精度不高与效率低下等问题，设计了一种基于双目视觉的堆叠零件识别与定位方法。利用双目视觉中的立体匹配，结合前景分割、孔洞填充、随机抽样一致性（RANSAC）迭代法剔除误匹配点，对半全局块匹配（SGBM）算法进行改进，获取更优的视差效果图。最后，对圆形线圈骨架堆叠零件进行了测量精度和定位精度实验。实验结果表明：改进算法能够很好地解决弱纹理和遮挡区的匹配问题，系统测量精度实际偏差控
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71361014）； 江西省研究生创新专项资金资助项目（YC2019—S313）；
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针对堆叠零件识别与定位精度不高与效率低下等问题，设计了一种基于双目视觉的堆叠零件识别与定位方法。利用双目视觉中的立体匹配，结合前景分割、孔洞填充、随机抽样一致性（RANSAC）迭代法剔除误匹配点，对半全局块匹配（SGBM）算法进行改进，获取更优的视差效果图。最后，对圆形线圈骨架堆叠零件进行了测量精度和定位精度实验。实验结果表明：改进算法能够很好地解决弱纹理和遮挡区的匹配问题，系统测量精度实际偏差控制在1 mm以下，在实际应用方面具有一定参考价值。
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