工业4.0提出后,人工智能领域已成为研究人员研究的热门,其中双目立体视觉技术也越来越受到人们的关注,该技术广泛应用于工业、航天、医学等领域。计算机视觉技术,就是利用计算机模拟出人类视觉的功能,实现感知周围场景的信息。双目立体视觉是计算机视觉重要的一个方向,通过不同位置两台相同摄像机对同一场景采集图像,然后对这两幅图像进行立体匹配得到视差图,最后根据视差图信息计算出实际场景的三维深度。双目立体视觉的测距技术主要包括图像的获取、摄像机的标定、图像的预处理、立体匹配和三维信息的计算。本文主要对摄像机的标定、立体匹配算法和三维信息的计算等这几个部分展开的,主要内容如下:1、摄相机标定部分,选用张正友平面标定法,使用Matlab标定工具箱得到两个摄像机的内外参数信息,并进行立体标定。2、在立体匹配部分,先对立体匹配算法理论进行简单的介绍,然后文中给出了一种色彩信息结合改进Census变换的匹配代价计算方法。在代价构造上面,采用色彩信息与改进Census变换相结合;在支持窗口的构造中,放弃了以色彩信息的相似性去构建窗口,而选择灰度值的相似性去构造十字交叉的自适应窗口。最后,用Middlebury测试平台上提供图像进行在线测试,该算法表现出较好的性能。3、深度信息计算部分,先用两个USB微软摄像头HD-3000搭建的平台采集20对图像,然后用Matlab标定工具箱得到摄像机的内外参数信息,最后用OpenCV3.10中的相关函数计算出实际场景中物体的深度信息。实验数据表明文中改进的立体匹配算法,分别使用传统图像和新图像进行测试,平均错误率为8.20%与33.8%,与传统的几个方法相比,平均错误率有明显降低。在测距中,利用文中的算法进行测距准确性达到95%以上,验证了文中算法可以用于实际工程中。