我国电石生产产业规模巨大,在国民经济发展过程中地位重要。在电石生产过程中,出炉环节是人工成本最高、危险系数最大的环节。目前开发出的电石出炉机器人借助现场实时图像进行操作。但是出炉场景的成像动态范围极高,相机无法同时对高温熔融电石以及机器人周围操作环境的细节良好曝光,导致现场信息丢失,使得电石出炉机器人操作的效率降低,同时也带来了安全隐患。本文面向电石出炉场景,基于多曝光融合方法进行高动态场景成像研究。首先,针对电石出炉场景的动态范围分布特点,研究多曝光控制方法,针对现场环境生成长短曝光通道图像。针对电石出炉场景的动态范围特点,提出了基于明暗分区的多曝光控制方法。先对现场图像进行自适应明暗分区,设计曝光粗调环节,以明暗分区的各自平均灰度值作为曝光控制量,将曝光参数快速地调整到一个合理的区间内。然后设计曝光精调环节,以明暗分区各自图像边缘信息值作为曝光控制反馈量,使用一维搜索方法找到明暗分区各自的最佳曝光时间。其次,针对多曝光融合的实时性要求,在保证多曝光融合图像效果的同时,减小算法的计算复杂度,以便于进行实时的多曝光图像融合。在改进经典算法的基础上,提出了一种YUV空间上的快速多分辨率多曝光图像融合方法,将多曝光图像融合换到YUV色彩空间上进行。由于只在Y分量进行融合以及更加简单的权值图建立方法,在融合效果略高于经典算法的基础上,将融合效率提高了3倍。再次,为了实时实现多曝光融合,基于CUDA编写程序对提出的算法进行了GPU并行加速。加速后的多曝光控制一次迭代过程仅需20ms,可以达到每秒50帧的处理速度,高于每秒30帧的图像采集帧率;加速后的多曝光融合过程仅需33ms,可以达到每秒30.3帧的处理速度,高于每秒25帧的实时性处理要求。最后,面向电石出炉场景搭建软硬件实验平台验证相关算法。曝光粗调环节面对电石出炉场景光照变化,可以有效且快速地将曝光时间调整到合理的曝光范围,最长调整周期一般低于300ms。曝光精调环节在亮度变化不剧烈的情况下,可以有效地通过一维搜索方法找到边缘信息最大的曝光时间,搜索时间为330ms。在此基础上,实现了电石出炉场景的多曝光融合图像实时输出,实际平均帧率达到28帧每秒。获得的实时图像,对熔融电石以及机器人操作环境的细节均良好曝光,相比长短曝光通道图像以及现有的成像,动态范围显著提高。