1.基于双目立体视觉和点激光测距的物流货物体积的非接触测量方法，该非接触测量方法由两个型号相同的摄像机、一个由计算机控制的点激光测距器、一台计算机组成测量控制系统；将相同型号的两台摄像机光轴互相平行与物流传输带垂直、光心连线与物流传输带平行设置，将点激光测距器的激光源点位置于两摄像机光心连线中点位置，点激光方向与摄像机光轴平行配置；摄像机焦距为f，两台摄像机光心连线，也就是基线的距离为b；点激光源点距离物流传输带的高度为h，点激光源测量的距离为d；以左摄像机光心作为原点，左摄像机主光轴为z轴，光心连线为x轴，y轴垂直于x轴和z轴，建立测量空间坐标系对货物物体进行测量；其特征在于以下步骤：
步骤一:使用相应的方法，如张正友平板标定法、Tsai两步标定法等摄像机标定方法，对摄像机进行标定，得到摄像机的内外部参数和图像极线校正变换矩阵；
步骤二：在物流货物测量区采集建立背景图像，如物流传输带上没有货物物体时，使用左右摄像机采集建立背景图像；
步骤三：点激光测距器自动对传输带上的物流进行检测；如果有货物时，则系统自动控制左右摄像机拍摄货物的图像，并记录相关数据；
步骤四：对左右摄像机拍摄的图像进行图像预处理，如进行灰度处理、数字剪影、阀值分割、去噪处理，以便利于后面步骤中对图像中特征点的提取；
步骤五:在预处理后的左右图像中搜索提取图像特征点和货物物体各顶点；
①利用步骤一中求取的图像极限校正变换矩阵，对预处理后的左右图像进行极线校正处理；
②利用特征提取算法，如Harris、SIFT等特征提取算法，对预处理后的左图像进行特征提取，得到货物物体特征点集合；
③从特征点集合数组中搜索和找出计算体积需要的货物物体上表面的各个顶点作为待匹配点；
步骤六:进行左右图像匹配计算，得到准确的图像匹配点对；
①首先，建立左右图像特征点几何投影关联关系；
如图3，假设货物上有一当前激光测量点M，过点M的平行于基线的线上有一物点P，根据平行式双目立体视觉系统中空间物体上点与两台摄像机成像平面几何关系分析，可知当前激光测量点M所在的平行于基线的线上的所有点相对于基线的距离值是相同的，也就是其在z坐标方向上的深度d都是相同的；而前激光测量点M的深度d也就是点激光源点测到点M在货物物体上位置点的距离值，所以，当通过点激光测距器得到点M的深度d时，也就是知道了物点P的深度值是d；从而可计算出物点P在左右摄像机成像面上的对应成像点在x方向上的视差s的值bf/d，根据左图像上的待匹配点的坐标(xl,yl)，便能立刻定位出右图像上的与之对应的匹配点的位置，坐标为(xl-s,yl)，设定其为几何投影相关点；这样就能建立起左右图像上的匹配点对的几何投影坐标关联关系，完成左右图像上匹配点对的初步定位匹配；
②其次，定位右图像中的几何投影相关区域；
因极线约束和特征点的提取存在的误差、货物物体本身表面或棱线不平整和图像受到光照、噪声点的影响等因素，右图像上的几何投影相关点位置上的点不一定是真实的匹配点，所以需要在右图像上以几何投影相关点之位置处，并以几何投影相关点为中心取一个小的区域，定义为左图像中待匹配点的几何投影相关区域，将该区域中的特征点与左图像上待匹配点进行相似度计算，从而找到待匹配点的真实匹配点；几何投影相关区域一般取25×25像素左右即可；
③最后，进行左右图像相似性匹配计算，得到真实匹配点；
利用ZNCC或ZSSD等相似度计算算法，对左图像上的待匹配点，在以与其对应的右图像上的匹配点为中心的几何投影相关区域内的特征点进行灰度相似性匹配计算，找到相似度最大的某个灰度窗口，其坐标位置就是左图像待匹配点对应的右图像匹配点的精确位置坐标，从而得到了待匹配点的实际匹配点；而当精确相似度计算后，没有找到匹配点时，就强制将左图像在右图像上的几何投影相关点作为匹配点；
步骤七:利用三维还原技术进行货物物体上表面的各顶点的空间坐标三维还原，利用还原出的各顶点三维坐标，对货物物体进行外形尺寸和体积计算。