随着高尔夫球运动的普及以及电子体育的快速发展,利用传感器技术跟踪高尔夫球体飞行轨迹的高尔夫感测器开始流行。其中,基于双目视觉技术的便携式地面高尔夫感测器具有精度高,体积小,无需重复标定等优点。但便携式感测器使用场景复杂多样,环境光变化大,对高尔夫球的检测与追踪算法提出了挑战。对此,本文设计了一套基于双目视觉的便携式地面高尔夫感测器。本文提出了基于EDCircles的改进型球体检测算法,实现了在复杂场景下的高尔夫球检测。同时利用动态ROI,RANSAC圆检测进行高尔夫球的中心点坐标序列提取,重建3D坐标后使用RANSAC直线拟合算法进行过滤,实现了高尔夫球的准确跟踪。最后利用基于阈值曲面的标记提取算法,实现了高尔夫球旋转参数的计算。该感测器具有场景适应性好,精度高,标定简单等优点。实验结果显示,系统可以追踪速度高达90m/s,旋转高达11000RPM的高尔夫球,可以在室内室外使用,精度达到专业使用的水平。本文主要的贡献包括:1)高尔夫球体检测算法设计地面版感测器使用场景多样,在室外使用时光强可能高达100000Lux,此时背景物体的亮度普遍偏高,球体和背景灰度值的差距比较小,单阈值二值化方法难以分割出图像,本文提出了改进型EDCircles方法,并结合轮廓筛选法与RANSAC方法进行高尔夫球检测,提升了地面版感测器的场景适应性。2)高尔夫球轨迹追踪算法设计地面版感测器因为拍摄视角平行于地面,在分析高尔夫球轨迹的过程中感测器容易受背景物体的干扰。对此,本文设计了初始ROI,击球检测ROI,动态ROI等方法进行干扰像素排除,同时减少了计算量。另外,本文使用基于RANSAC直线拟合方法,对双目重建后的3D坐标进行过滤,使得系统不受背景干扰物的影响。3)标定方法设计地面版感测器基于双目视觉技术,需要标定内外参以计算球体空间坐标,本文设计了简洁有效的立体标定装置,简化了标定过程。4)高尔夫球旋转标记提取算法设计在低对比度图像中,球体标记与周围像素相差不大,Chan-Vese、模糊熵等单阈值或多区间阈值的方法提取精度不高。为了提取球体的旋转参数,本文提出使用基于阈值曲面的标记提取算法,使得高尔夫球标记在不同的照度下有均有较高的识别率。5)便携式地面高尔夫球感测器系统设计本文设计并实现了便携式地面高尔夫球感测器的软硬件系统,使用基于zynq-7z020异构So C平台,在FPGA端实现了图像采集,图像预处理,在ARM处理器端进行复杂算法实现,整个系统独立运行,无需依赖电脑运算。