目前视觉系统在智能检测系统和智能装备等领域得到了广泛应用,已经成为衡量智能装备性能的重要标准,目标定位技术作为智能装备视觉系统的关键技术之一,一直是研究的热点问题。传统目标定位技术依靠单目视觉,信息量较少,而双目视觉立体定位技术能够从一对对应图像中获取距离信息,但是由于其计算复杂,不适合实时运算。近年来随着CUDA的问世,GPU的并行数据处理能力逐渐得到重视,因此本课题将双目视觉与GPU应用到目标距离测量中,实现一种基于GPU的双目视觉立体定位技术。首先,构建双目视觉立体测量系统模型。通过分析测量系统硬件要求及精度需求,根据系统应用的实际环境,设计测量系统的实现流程,并依据环境等要求进行硬件选型。并基于开源计算机视觉库Open CV,在VS2013环境下,设计并实现了双目视觉立体测量系统。其次,针对实际应用场景,利用颜色空间转换,实现双目视觉目标检测。针对实际项目背景复杂的问题,利用图像中标志物的颜色特点进行目标识别,通过颜色空间的转换,在图像中得到标志物轮廓,减小外界干扰。而后利用最小外接圆法及椭圆拟合法计算出标志物中心点坐标,利用中心点像素坐标及双目立体测量系统中光轴汇聚式测量原理计算标志物的三维距离。然后,针对双目视觉计算复杂的问题,研究定位算法的并行化方法。深入研究CUDA编程模型和存储器模型,在CPU+GPU异构平台上对图像算法及三维坐标计算进行加速,对算法的并行任务进行详细划分,利用CUDA平台编程实现,实验结果表明,本系统通过CUDA实现6倍加速,初步满足系统实时性要求。最后,搭建双目视觉立体定位平台对系统实现方法进行实验验证。在不同条件下对算法性能进行实验分析,验证算法的可行性。实验结果表明,本文所提系统实现方法能够准确检测目标,实现目标的三维距离计算,测量精度达到±10mm以内,计算速度达到141.6ms/次。