机器人作为智能化技术的重要载体,备受相关领域研究人员的关注,其中机器人视觉实现对人眼的模拟,进而对环境感知并进行判断,具有广阔的应用前景。本文面向机器人应用,对目标物体双目定位技术进行研究,主要进行以下几方面工作:首先,对相机参数进行标定。提出一种基于Blob分析的圆形标志点提取算法,采用平面圆形阵列标定板,与张正友标定法结合完成相机标定,具有较高的精度。其次,对复杂环境中特定目标进行识别。通过滤波与增强对比度,改善图像质量;提出一种Mean-Shift与微分算子相结合的边缘切割算法,具有较好的环境适应力;对SIFT特征描述子目标识别进行研究,通过RANSAC算法优化误匹配问题,与M-LDB描述符结合,提高实时性。然后,完成三维重建与目标姿态估计。引入对极几何,实现双目标定与立体校对;基于单应性变换与极线约束,实现快速、精准的目标三维位置估计;拟合目标三维平面,确定姿态,实现目标空间定位。设计了多组对比实验,测试定位算法的精度与实时性,并对误差进行分析。最后,对机器人系统手眼标定进行研究。为解决传统线性方法对噪声敏感的问题,提出基于布谷鸟搜索的优化标定算法,以减小误差。与经典Tsai两步标定法进行对比仿真实验,实验结果表明,该算法有效抑制了环境噪声,提高了手眼系统定位精度。