，直接简化为平行于X轴和Υ轴的直线;也就是说，被测物体上 的所有在各个相平面上的对应投影点，都在平行于X轴和Υ轴的直线上;直接将每对测量图 像经过按像素点逐点在X轴和Υ轴方向平移、叠加、比较，将所有测量物能够被测到的点进行 完全匹配;该方法可W极大的简化双目匹配的复杂算法。
[0100] 在双目立体视觉测量中，立体匹配就是已知其中的一个成像点，在另一副图像上 找出该成像点的对应点。极线几何约束是一种常用的匹配约束技术，我们将测量点与对应 图像上的成像点Ξ点连接形成一个平面，该平面与两幅图像在成像空间的交线，我们称作 极线，极线的约束条件就是匹配点必然位于极线上。
[0101] 对于极线算法，由于四像机组平面阵列Ξ维视觉测量法相机光轴平行，且焦点是 在同一个平面上的矩形，所W极线就直接简化为平行于X轴或Υ轴的直线;也就是说，被测物 体上的所有在各个像平面上的对应投影点，都在平行于X轴或Υ轴的直线上;运样在做匹配 运算时，直接将每对测量图像经过按像素点逐点在X轴和Υ轴方向平移、叠加、比较，可W将 所有测量物能够被测到的点进行完全匹配；
[0102] 匹配运算要求在四个相机组图像中进行匹配运算，将需要计算空间位置的特征点 都寻找出来，如果采用超出四相机的相机阵列进行测量就需要分别在不同的四相机组中进 行不同的匹配运算；
[0103] 步骤Ξ、根据匹配好的特征点像坐标，计算特征点的空间位置坐标；
[0104] 将匹配好的特征点像坐标，代入被测物空间中的任意一个特征点为化的坐标表达 式，计算各特征点的空间位置坐标；
[0105] 按照特征点空间位置计算公式，被测物宽度尺寸可W通过两对水平相机之间的匹 配特征点进行计算，被测物高度尺寸可W通过两对垂直相机之间的匹配特征点进行计算， 被测物长度尺寸可W通过两对水平相机和两对垂直相机之间的匹配特征点进行计算，W上 尺寸都具有冗余特征，可w在冗余数据上进行比较分析，提高测量精度和准确率；
[0106] 步骤四、根据得到的各个特征点的空间位置坐标，计算被测物的其它需要特别测 量的Ξ维尺寸，形成Ξ维点云数据，建立Ξ维点云图形，进行Ξ维立体重现。
[0107] 该步骤一中该相机和镜头的参数、矩形的长度和宽度尺寸的选择的具体依据是：
[0108] 当测量距离不变时，被测物体积越大，镜头需要的焦距越小；增加测量距离时，可 测量的范围也相应增大；
[0109] 提高测量分辨率的方法是:提高相机分辨率，减小测量距离，在测量距离不变的条 件下，减小焦距值，加大四相机组光轴焦点矩阵的尺寸。
[0110] 该步骤Ξ中根据匹配好的特征点像坐标，计算特征点的空间位置坐标的公式为：
[0111] Wa相机、b相机、C相机、d相机四台相机组的焦点Oa、Ob、Oc、Od矩形平面的中屯、点0 为原点，设置被测物空间的Ξ角坐标系，X为水平方向，Y为垂直方向，Z为长度或深度方向； [Om]被测物的同一点Pi点空间位置的坐标为Pl(Plχ，Ply，Plz)，Pl点空间ミ维坐标在a相 机、b相机、C相机、d相机四台相机组的对应成像点为Pla(Plax ,Play)、Plb ( Plbx , Plby )、Plc(Plcx, Plcy)、Pld(Pldx，Pldy)的位置坐标的关系表达式为：
[0121] 其中，m为矩形平面OaO化度，η为OaOc长度，f为四台相机的焦距。
[0122] 本发明的Ξ维立体视觉测量原理见图3、图4、图5、图6、图7;其中图4、图5为a相机、 b相机测量水平尺寸示意图，图6、图7为a相机、C相机测量垂直尺寸示意图。
[0123] 我们W图3、图4、图5、图6、图7为例，描述测量原理：
[0124] 在图3中，设a、b、c、d四台相机组的焦点为0a、0b、0c、0d，焦点0a、0b、0c、0d在同一平面 上，且组成一个矩形平面，设矩形平面Oa化长度为m，OaOc长度为η，四相机组的光轴相互平行 且垂直于该矩形平面，设a、b、c、d四相机选用完全相同的CCD成像，镜头也完全相同，其焦距 设为f，设a、b、c、d四相机组的CCD成像的像平面中屯、为〇3'、0b'、0c'、0d'。
[0125] 设被测物中的一个特征点为Pi，我们^〇3、〇6、0。、〇3矩形平面的中屯、点0为原点，设 被测物空间的Ξ角坐标系，X为水平方向，Y为垂直方向，Z为长度或深度方向。那么Pi点空间 位置的坐标就设为Pi (Plx，Ply，Plz )。
[0126] 如图4中，只描述了a,b相机空间成像位置关系，设Pi点在a,b相机像平面上的成像 点为Pla，Plb，Pl点在坐标XY轴平面上的投影点为Pi'，其坐标为Pi'（Plx，Ply，0)，根据成像原理 Pi点与Pla的连线通过Oa点，Pi点与Plb的连线通过化点。WOa'、化'为中屯、分别设与物空间坐 标系0XYZ坐标轴方向相一致的a，b相机像平面坐标系，那么，Pla的坐标为Pla(Plax，Play)，Plb 的坐标为 Plb(Plbx，Plby)
[0127] 如图5中，描述了 Pia，Pib，PiS点在XZ坐标平面投影的几何关系，根据Ξ角型相似原 理，我们有：
[0134] 如图6中，只描述了a,C相机空间成像位置关系，设Pi点在C相机像平面上的成像点 为Pic，Pi点在坐标XY轴平面上的投影点为Pi'，其坐标为？1'。心？如〇)，根据成像原理口1点 与Pic的连线通过Oc点。WOc'为中屯、设与物空间坐标系0XYZ坐标轴方向相一致的C相机像平 面坐柄系,Pi。的坐柄为Pi。化。X, Plcy )
[0135] 如图7中，描述了 Pia，Pk，PiS点在YZ坐标平面投影的几何关系，根据Ξ角型相似原 理，我们有：
[0142] 由③、④、⑦、⑧式，我们通过a, b相机和a, c相机分别成对运算得到了 Pi点的空间 位置坐标Plx、Ply、Plz的关于Pi点在a、b、c相机上投影点Pla、Plb、Plc坐标的表达计算公式。
[0143] 相机组测量水平尺寸可采用a、b相机或c、d相机成对运算，c、d相机运算原理和方 法与a、b相机完全相同。相机组测量垂直尺寸可采用a、c相机或b、d相机成对运算，b、d相机 运算原理和方法与a、c相机完全相同。
[0144] 将测量公式总结如下：
[0145] Wa、b、c、d四台相机组的焦点0a、0b、0c、0d矩形平面的中屯、点0为原点，设被测物空 间的Ξ角坐标系，X为水平方向，Y为垂直方向，Z为长度或深度方向。被测物的同一点Pi点空 间位置的坐标为Pl(Plχ，Ply，Plz)，Pl点空间Ξ维坐标关于在a、b、c、d四台相机组的对应成像 点为？13、？化、？1。、？1<1的位置坐标的关系表达式如下（其中，111为矩形平面〇3化长度，11为〇3〇。长 度，f为四台相机的焦距）：
[0154]该步骤Ξ中该计算特征点的空间位置坐标为Pn的坐标一般表达式为：
[01对设a相机、村目机、C相机、村目机四台相机的焦点为03、化、0。、0<1，焦点03、06、0。、0祖同 一平面上，且组成一个矩形平面，设矩形平面Oa化长度为m，OaOc长度为η，四台相机的光轴相 互平行且垂直于该矩形平面，设a相机、b相机、C相机、d相机四台相机组选用完全相同的CCD 成像，镜头也完全相同，其焦距设为f;
[0156] 设WOa、Ob、Oc、Od矩形平面的中屯、点0为原点的被测物空间的直角坐标系，X为水平 方向，平行于矩形的OaOb-边，Y为垂直方向，平行于矩形的OaOc-边，Z为长度或深度方向， 方向指向被测物；
[0157] 设被测物中的任意一个特征点为Pn，Pn在a相机、b相机、C相机、d相机四台相机组的 像平面的投影点的坐标为PNa(PNax，PNay)，PNb(PNbx，PNby)，PNc(PNcx，PNcy)，PNd(PNdx，PNdy)，那么Pn 点空间位置的坐标就设为Pn ( PNx，PNy，PNz )。
[0158] -般的，四像机组平面阵列特征点Ξ维测量法，被测物空间中的任意一个特征点 为Pn的坐标表达式：
[0159] Ρν(Ρνχ，Ρνυ，Ρνζ)，其中 N=l，2,3,4,5,.......
[0160]
[0161] 根据W上公式，我们可W得出W下推论：
[0162] 1、四像机组平面阵列Ξ维视觉测量法，能够根据被测物同一点在不同相机成像点 位置的变化，解算出被测物同一点的Ξ维立体坐标;其中，水平尺寸依靠两对水平布置的相 机进行解算，垂直尺寸依靠两对垂直布置的相机进行解算，深度尺寸依靠两对水平和两对 垂直相机都可W解算出来。
[0163] 2、四像机组平面阵列Ξ维视觉测量法，能够通过特征点图像坐标之间简单的代数 计算，就可W解算出被测物特征点的Ξ维立体数据，被测物同一点的坐标计算精度，只与相 机精度和分辨率、相机相互位置精度和距离有关。与现有的光截图算法和其它需要提前标 定的算法相比，不需要带入复杂的标定公式，极大的简化了空间尺寸计算，同时，避免了将 标定器和标定过程出现的误差带入到测量结果。
[0164] 3、四像机组平面阵列Ξ维视觉测量法，属于多相机冗余和特殊结构化布置方法， 对于双目视觉匹配算法中极线算法，直接简化为平行与X轴和Y轴的直线，也就是说，被测物 体上的所有在各个相平面上的对应投影点，都在平行与X轴和Y轴的直线上。我们可W直接 将每对测量图像经过按像素点逐点在X轴和Y轴方向平移、叠加、比较，可W将所有测量物能 够被测到的点进行完全匹配。该方法可W极大的简化双目匹配的复杂算法。
[0165] 下面W-实施例详细说明：
[0166] 如图8，图