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摘要
针对传统的大尺寸船体曲板接触式样箱测量方法难以实现自动化、测量精度低，且不能量化测量误差的问题，提出了一种非接触式基于计算机视觉的船体曲板摄影测量方法。首先，利用摄像机标定算法实现对摄像机内参数和外参数的标定。其次，为得到船体曲板表面的更多特征信息，提出了在船体曲板表面投射结构光的摄影测量方法；并基于AKAZE特征提取算法，将KNN机器学习算法与RANSAC算法相结合进行特征匹配与优化，利用基于特征的准稠密扩散算法实现船体曲板的高精度三维重建。最后，搭建基于计算机视觉的双目摄影测量系统，进行摄像机标定实验和船体曲板测量实验，并进行精度分析。试验结果表明，相比于传统的船体曲板测量方法，在测量场景不小于3000mm×3000mm，船体曲板尺寸为1500mm×2000mm范围内，测量误差小于1mm，满足船舶制造的精度要求，实现了大尺寸船体曲板相对高精度测量。
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