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视觉为机器人提供了丰富的外界信息，在不需要传感器(视觉传感器除外)以及物体无任何接触的情况下，可以达到对环境和目标的识别。机器人如何根据所获得的图像信息精确并实时地获取目标物的位置姿态是机器视觉应用于工业领域的关键技术之一。本文阐述了双目视觉系统的定位原理，对其所涉及的图像分割与检测、双目系统立体匹配、三维坐标计算等方面进行了研究。主要工作如下： 首先，对目标物图像进行分析，针对最大类间方差分割法的不足，引入真彩图像的HSV及YCbCr模型来确定分割阈值，利用阈值分割和二值化算法将目标与背景进行分割，并对二值图像进行开运算及闭运算的去噪处理，完成了目标物的识别与分割，确定了目标物中点的二维图像坐标。 其次，建立目标物的二维图像信息与空间三维信息间的对应关系，通过对现有摄像机标定方法的特点和基本原理比较，选用张氏平面标定方法完成了双目视觉系统的标定。 再次，选用像素点灰度值的最小平方差作为匹配测度函数，设计了符合目标物的特征匹配模板进行图像匹配，找出特征点的最优匹配结果，完成了双目平行视觉的匹配；运用尺度不变特征变换算法，完成了非平行双目视觉系统的匹配。根据两种双目视觉系统的实验结果，计算出目标物在不同种双目视觉系统下的空间三维坐标。 最后，建立实验用机械臂运动学方程，利用解析法求得了机械臂的运动学逆解；对机械臂运动空间进行仿真，并运用三次插值多项式对抓取运动过程的轨迹进行规划，完成了机械臂抓取实验。 通过以上工作，实现了基于双目视觉的机械臂对目标物进行识别、定位、抓取的全过程，验证了所提出的设计模板、算法是有效可行的。