双目视觉系统通过计算图像视觉差获取物体深度信息，解决了二维坐标无法满足的空间环境需求。然而，这带来了更大的计算量和对精确配准的挑战，如镜头误差可能导致调校复杂度增加和结果不确定性。
机器视觉的高速发展，但是对于制造业来说并不满足于此，为了获取目标物体的深度信息，行业产生了双目视觉系统，顾名思义，就是基于人类双眼引发的一种生态检测系统，单目检测的方式，可以帮助我们快速确定一个物体的平面坐标信息，但是在生产的过程中，往往我们是处于空间环境中，二维坐标远远不能满足我们的需求。起先在没有双目视觉系统介入时，为了满足产线需求，我们会将多个视觉系统进行集成。
要想了解双目视觉，我们首先来看看其基本工作原理，在项目上，我们通过对获取的两张图像视觉差进行计算，获取到前方目标物体的距离，再通过对被检测产品的算法对图像进行处理，这里我们遇到第一个难题便是，整个计算量相对比于单目视觉产生了巨大提升，对计算机提出了更高的要求，致使整体落地实现双目的计算难度提高了不少。另一方面便是整个视觉系统的配准问题，虽然我们可以在测距的过程中，可以采取立体匹配算法，但是在实际的应用中，我们要求两个镜头之间的误差无限小，比如如果我们的镜头如果有5%的误差，那么对于后期的调校算法，会增加很多了，这也给结果带了很大的不确定性。以上就是盈泰德带来的内容
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