随着科学技术的快速发展,应用于工业、农业、交通、医疗以及航空航天等领域的运动检测设备需要更高的检测精度和更灵活的检测方式。为了满足这些要求,过去的几年中,三维运动检测技术和设备得到了长足发展,它们被广泛地应用在机械制造、航空航天、电子工业、医疗康复、交通监管、体育运动分析、虚拟现实以及其它三维运动检测任务中。而基于视觉的三维运动测量技术作为一种全新的运动测量形式,将运动测量从传统的接触式测量的约束中解放出来,开拓了解决运动测量领域中诸多问题的新思路。课题“基于立体视觉的三维运动测量若干关键技术研究”是在现有三维视觉测量技术研究的基础上,研究一种基于离散特征标记杆的立体视觉三维刚体运动及自旋转中心测量方法。对于这样一套系统,重点解决基于立体视觉的三维刚体运动目标运动建模与运动参数计算、运动序列图像中的特征目标边缘检测与提取、立体序列图像间对应特征匹配以及圆形特征目标圆心提取等关键技术问题。论文根据立体视觉三维运动测量系统的测量过程和检测特点,提出了利用优化设计的特征标记杆作为特征,每根杆由5个具有强反光特性的特征球构成,这极大地改善了特征成像质量,提高了特征抗噪声与背景干扰能力,简化了对应特征识别和特征匹配的算法,确保了特征检测、特征提取和特征匹配的精度。对于立体视觉运动测量系统来说,正确的建立运动目标的三维运动模型是最为关键的一步。本文中根据刚体运动目标运动具有空间上的连续性和时间上的光滑性这一特点,提出合理的刚体目标运动假设,设计了一种基于运动目标自旋转中心的刚体目标三维运动模型和对应运动参数求解方程。在未知运动目标运动规律与外形结构、尺寸情况下,该算法能实现对三维刚体运动目标自旋转中心及相关运动参数的精确测量。在运动参数计算过程中分别利用最小二乘算法和LMedS算法处理特征点数据,从而降低了噪声干扰对运动检测结果的影响,正确地完成了运动检测任务。论文通过仿真的和真实的试验给出了立体视觉运动测量系统的测量不确定度。针对特征目标的序列运动图像与静态图像的成像差别,提出了照明独立的改进小波尺度相乘边缘检测算法和模糊增强算法,它能从照明不均匀的运动序列图像中精确地定位特征目标的边缘。利用该算法对合成的和真实的非均匀弱照明图像进行了边缘检测试验,对试验结果进行了分析并与其它边缘检测算法进行了比较,实验结果证明该边缘检测算法是正确的。根据运动测量和透视成像系统的特点,论文提出了基于五点交比不变性原理的特征匹配算法及对应的特征标记杆结构设计。该匹配方法利用在不同位置和姿态的相机对空间位于同一直线上的五点透视成像具有不变的交比值这一特点,在左、右相机间,同一相机不同图像帧间建立起对应的特征匹配。通过试验验证及与其它匹配算法的比较证明了该匹配方法的正确性和优越性。根据球形目标的成像特点和基于立体序列图像的运动测量系统的测量要求,提出了一种基于目标几何特征的霍夫变换圆形目标圆心提取算法,大大降低了圆心定位的计算量,从而有效降低了立体视觉运动测量系统的测量时间。仿真和真实试验验证了该方法的优越性和正确性。