측정 대상 물체의 이상적인 모서리 점을 감지하기 어려워 측정 정확도가 낮아지는 문제를 해결하기 위해, 1차원 확률 허프 변환과 국부적인 제르니케 모멘트를 통합한 양안 시각 측정 방법을 제안한다. 먼저 1차원 확률 허프 변환을 이용하여 물체 외곽 윤곽선의 가장자리를 직선으로 검출한다; 그 다음 직선 검출 결과를 바탕으로 관심 영역을 설정하고 각 국부 영역 내에서 제르니케 모멘트를 이용해 서브픽셀 검출을 수행하며, 인접한 두 관심 영역의 교차 범위 내에서 서브픽셀 점을 선별한다; 이후 직교 전역 최소자승법을 통해 서브픽셀 가장자리 직선 피팅을 수행하고, 주요 점 매칭을 진행한다; 마지막으로 삼각 측량 원리를 이용해 측정 대상 물체의 3차원 공간 정보를 획득하여 측정을 완성한다. 연주 슬래브 모델을 측정 대상으로 삼아 실험한 결과, 이 알고리즘의 최소 상대 오차는 0.3401%에 달해 측정 요구를 만족한다. 길이 상대 오차 평균은 0.3945%로, 기존의 SIFT 및 ORB 알고리즘에 비해 각각 80.01%와 74.63% 감소했으며; 다른 가장자리 피팅 알고리즘과 비교 시 측정 오차는 34.11% 감소하고 실행 시간은 39.07% 단축되어 이 알고리즘의 정확성과 효율성을 검증했다.

양안 시각; 1차원 확률 허프 변환; 서브픽셀; 가장자리 피팅; 측정