汽车底盘的异物检测对于公共安全具有十分重要的意义。汽车底盘夹带危险品和违禁品,影响着人民生命财产安全和社会稳定。现有的相关车底检测的技术主要依赖于人工检测和二维图像检测,容易出现漏检情况。本论文面向行驶汽车设计了汽车底盘的三维成像系统,研究了汽车底盘多目相机三维重建算法。具体研究情况如下:设计了基于五目相机的汽车底盘图像采集系统方案。图像采集系统与车辆行驶方向垂直放置,车辆在系统的上方通过时,相机高速连续采集多组汽车底盘的图像。由于汽车底盘离地距离小、成像视野大、为了适配汽车底盘成像,设计了基于五目相机的成像系统。系统包括垂直排列的三个相机和倾斜放置用于增大视差的两个相机,为了匹配车底高度和车辆宽度,分析了相机、镜头以及相机安放位置和倾斜角等参数,完成了实验系统器材的选型。基于增量式运动恢复结构的算法框架,研究了基于多目相机的汽车底盘三维重建算法。首先,由于图像采集系统中五个相机的位置固定,标定出五个相机的内参以及相对外参,计算出五个相机的相对位姿关系和投影矩阵。其次,采用Pn P（Perspective-n-Point）方法,根据相邻组图像间匹配点,解算相邻组汽车底盘图像所对应相机之间的位姿和投影矩阵。再次,由三角定理求出每对匹配点所对应的空间点的三维坐标,同时利用新的空间点坐标进行光束平差,优化所有空间点坐标和相机位姿。接下来,通过相机位姿将所有空间点坐标变换到相同基准下完成点云融合,形成车底的三维稀疏点云。最后,通过点云插值的方法得到车底的三维稠密点云。开发了多目相机的汽车底盘三维重建软件,包括图像数据输入模块、三维重建模块、结果处理模块和日志管理模块。完成了软件的界面设计,在软件中输入五个相机采集到的车底图像,就可以实现汽车底盘的三维重建,并且可以显示和保存重建结果。搭建了基于五目相机的汽车底盘图像采集实验系统,开展了车底数据采集与三维图像重建的实验研究。在实验室内采集目标物图像,分析了隐藏在目标物结构后物体的重建结果、分析了三目相机和五目相机对重建结果的影响,对比分析了直接法和位姿估计软件得到的两组相机位姿,分析了相邻组间图像重叠率对重建结果的影响,分析三维重建结果的分辨率和精度。最后,利用汽车底盘图像采集系统采集车底图像,实现了汽车底盘的三维重建。