基于图像分割与双目立体视觉的透明液体液位测量研究

摘要： 提出了一种基于UNet图像分割与RAFT-Stereo立体匹配的双目视觉方法，用于高精度测量透明液体液位。针对传统双目立体匹配在透明液体场景中因纹理缺失导致的深度估计误差问题，该方法通过UNet网络对液面区域进行精确分割，生成像素级掩膜以突出液面特征；结合RAFT-Stereo算法计算视差并转换为深度信息，显著提升了液位测量的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该方法显著优于传统半全... （共5页）