在“中国制造2025”战略的指引下,国内涌现出一大批制鞋企业及科研机构致力于制鞋产业自动化生产技术的转型升级,迄今已取得不错的成绩。目前多数成果均是将固定的鞋模信息传输给工业机器人,然后控制机器人实现对鞋底的打磨、喷胶等工艺操作。但是在这种工作方式下,机器人无法实时获取外部信息,使得机器人进行打磨、喷胶工艺时,忽略了鞋底加工过程中的初始定位偏差及传输过程中可能存在的位置变化等问题,从而降低制鞋的成品率,影响了企业的生产效率和效益。针对以上问题,本文将对双目立体视觉技术在制鞋业鞋底打磨工艺中实现鞋底三维数据恢复的相关技术进行研究,主要包括图像获取、相机标定、图像处理、立体匹配及三维重建这几方面。同时根据理论分析搭建双目视觉平台计算鞋底的三维数据。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析了相机的成像模型及双目视觉三维测量原理,得到空间点的三维信息与二维平面图像像素点之间的映射关系。探究了双目常规模型与理想模型之间的区别,并得到影响双目视觉测量系统测量精度的关键参数;(2)双目视觉实验平台的搭建与标定。结合项目需求与第(1)点的分析,实现实验平台的硬件选型以及搭建工作;探究张正友标定算法在本系统中的实现原理与方法;在此基础上,使用MATLAB和OpenCV两种方式对双目系统进行标定,获取两相机的内外参数、畸变参数以及两相机之间的位姿关系,以达到对图像做立体校正处理的目的;(3)图像预处理以及立体匹配算法的基本原理分析。首先,为消除图像在拍摄、传输及保存等过程中产生的噪声,以及减少立体匹配过程中的干扰项,对常用的图像去噪、直方图均衡化、阈值分割、Canny算子及形态学处理等算法原理进行分析;同时,基于OpenCV进行算法实现,并对得到的结果做简要分析;然后,基于Sehrstein和Szeliski等人的研究,从匹配算法的约束原则分类及实现步骤这几个方面介绍了立体匹配算法;最后,对OpenCV中的SGBM算法进行分析,并使用此算法获取视差图;(4)三维信息恢复与实验研究:研究了基于视差图实现鞋底三维信息恢复的方法,使用视差图与重投影矩阵Q,计算鞋底在世界坐标系下的三维坐标。在此基础上,利用MFC、OpenCV、PCL编写基于双目视觉的鞋类柔性体三维重建软件,实现图像获取、相机标定、图像处理、立体匹配及三维重建几个功能,验证了双目视觉技术在制鞋业中应用的可行性,这对于双目立体视觉技术在制鞋产业中的应用具有一定的指导意义。