事实上，工作前的毕业设计使用了双目视觉。双目视觉通常被称为像两只人眼。由于单眼无法定位空间中某一点的深度信息，因此至少可以在空间上定位两个视觉信息（视觉传感器或不同位置的相同视觉信息）。由于机器视觉对光源和硬件（例如相机（工业相机，镜头））的要求很高，因此机器视觉的发展并未达到我们的预期（个人观点）。加上机器视觉的局限性：视野不仅受到限制，而且测量精度不高。但是机器视觉可以做很多我们做不到的工作，比如人眼看不到的不可见光部分，恶劣环境下的疲劳工作等等，机器视觉不仅扩展了我们的视野，但也减少了我们的工作量。此外，机器视觉以其非接触式的测量和识别方式受到业界人士的青睐。

双目视觉实际上是从几个（2 个或更多）二维信息中获取空间三维信息的科学。对于双目视觉，目前流行的方法有两种：使用两个摄像头和使用一个摄像头和光学系统来实现双目效果。前者更贵，但有效视野更大，后者更便宜，但有效视野只有前者的一半。

双目视觉的前提是准确知道视觉系统的内外参数，即相机的内外参数。求解相机内外参数的过程就是所谓的相机标定。相机标定的准确性直接影响视觉质量。视觉的关键是左右视点的匹配。

在下一部分，我将研究和讨论相机标定和点匹配算法。