火力发电是一种重要的发电形式,在2020年总发电量中,火力发电量占比约68.5%。在火力发电的各种能源中,煤炭仍是首要能源。因此,燃煤作为发电厂最大的成本支出项,其存储管理具有重要意义,准确的掌握燃煤存储量,可以帮助相关工作人员合理进行燃煤存储,同时也可为燃煤掺配提供条件。盘煤即测量燃煤存储量,人工盘煤、激光、无人机等都是常用的盘煤方式,然而它们的弊端也较为突出,人工盘煤费时费力,激光盘煤费用高昂,无人机操作门槛高,不利于安全生产。本文提出了一种基于三维重建的多目视觉盘煤方法,利用摄像头阵列抓取煤堆图像进行煤场模型重建,并利用三维模型进行体积求解。该方法不仅能提高盘煤效率,还降低了盘煤操作难度,节约了盘煤成本。本文主要介绍了多目视觉盘煤系统的设计与实现,系统构建时将多个摄像头安装在煤场马道两侧形成相机矩阵,调整摄像头位姿至合适位置,利用相机矩阵采集的图像进行三维重建,生成稳定且精度满足需求的三维模型。系统主要分为三大模块,第一个模块为三维重建和模型修正,该模块对煤堆图像采集处理,采用开源框架实现煤堆模型的三维重建。由于经运动恢复结构算法重建的模型丢失了方向和尺度的信息,本文采取了一种色块标记办法重建坐标系,对模型的尺度和方向信息进行恢复。第二模块为模型校正与体积求解模块,该模块功能为模型畸变校正和体积计算,由于三维重建过程中的稀疏重建步骤存在优化缺陷,微小的误差累积偶尔会导致模型与真实场景不一致,在盘煤场景中的具体表现为直的煤堆变得弯曲,在已知地面为平面的情况下,提出一种基于圆的畸变模型校正方法,尽可能消除漂移导致的不良影响,针对修正不足的情况,采取色块标记和区间划分的办法进一步修正模型。模型修正结束后,采用Deluanay三角剖分算法将煤堆顶面进行三角面划分,将三角面与对应底面及侧面构成五面体的体积累加得到煤堆模型体积。第三个模块为新到煤标记模块,该模块通过坐标离散化自动比较出新到煤并进行标记。盘煤系统基于Python和C++语言开发,采用B/S架构,前端采用了 Threejs框架对模型进行展示,后端采用Flask框架进行开发。系统使用MTV设计模式。在盘煤界面进行鼠标点击即可自动进行摄像头图像采集,图像处理,参数化三维重建,模型修正等过程。在多期煤场进行测试,同已有数据进行对比分析,误差满足盘煤需求,验证了本文算法的可行性,证明此盘煤系统可应用于实际场景中。