文中将结合深度学习的三维重建技术引入合拢管测量中，实现法兰空间姿态的复现，利用深度学习网络能自动提取输入图像高全局特征的优势，改善多视角立体匹配的稳定性和精度，获得完整、稠密的三维重建点云.利用基于Open3D设计算法处理重建结果，获取船舶合拢管法兰之间的相对位姿.对两种不同位姿的合拢管法兰测量，测量的平均误差均在0.5 mm以内，测量时间均在3 min以内，其测量精度和效率可满足合拢管的制造需求.
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