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计算机视觉对自动监视、机器人手眼协调及车辆自动驾驶有重要意义。许多学者已进行了大量研究,但大部分算法是以边缘轮廓、角或灰度区域为跟踪对象,在杂乱环境中或有反光时,它们的鲁棒性差,误差大,该文讨论了以双目视觉单元跟踪工业零件时,利用圆班检测、边缘搜索及灰度区域匹配来获得观察信息,以贝叶斯网中对左右图象信息进行修正,再利用目标几何模型在三维空间加以耦合,并对下一时刻的目标位置加以预测,实验证明:利用多元特征融合算法的鲁棒性好,在杂乱环境中及存在反光时仍能成功地跟踪工件,比已有任何单特征视觉跟踪性能优越。