户外视觉系统采集图像时，容易受到低照度等因素的影响，导致捕获的图像退化，视见度降低。本文提出了一种基于双目立体视觉的图像增强算法。该算法首先通过立体匹配处理求解场景视差图像，然后构建广义双边滤波估计图像照度分量，根据Retinex原理求解图像反射分量，实现图像的增强。实验证明，该算法能够有效地改善图像质量，提高双目视觉系统工作的鲁棒性和可靠性。

液压元件的外形尺寸是否合格直接关系到液压产品的质量及性能。针对液压元件表面弱纹理对测量造成较大干扰的问题,采用向目标场景投射随机斑点的方法来增强液压元件的纹理。组建了双目立体视觉系统,运用新型圆阵列标定板对其进行标定,获取了双目相机的内外参数。针对双目相机采集的数字图像,使用归一化协方差相关算法在极限约束后进行像素匹配,得到视差值,进而得到液压元件相应位置的三维数据。实验结果表明:该系统能够得到较为清晰的点云图,对于液压元件的测量具有较高的识别率和较好的鲁棒性,可以满足弱纹理液压元件在流水线生产

机器视觉系统对于提高激光机器人再制造质量有重要作用。针对浅斑类缺陷无法在点云数据中定位的问题，开发了专用识别系统，将二维图片和三维点云结合起来实现该类缺陷的三维检测。对灰度图片进行处理，包括图像频域增强、区域标记和区域合并等，实现了二维图片中的缺陷定位；利用双目立体视觉系统对再制造零件表面进行扫描，获取零件表面三维点云数据，同时将二维缺陷边界转换为三维缺陷边界，实现了点云数据中缺陷的定位。实验结果表明，该系统能有效识别浅斑类缺陷，并且再制造精度高。