本课题通过对爆破领域中拆除爆破进行了研究和分析,发现目前在炸药装填这一环节中仍然采用人工装填的方式。在进行拆除爆破之前需要大量的人工将炸药装填到成千上万个炮眼里,所以拆除爆破需引进自主移动爆破机器人代替工作人员进行炸药装填工作。因此,本课题将视觉技术融入到爆破拆除领域,为自主移动炸药装填机器人提供软件基础,提高工作效率,节约成本,从而推进爆破拆除领域智能化这一进程。本文根据拆除爆破场景将实验分为两阶段。在第一阶段中,本文基于YOLO卷积神经网络对不同环境因素下的炸药进行识别实验,并基于双目视觉测量方法对炸药的位置进行定位实验。通过分析实验结果及数据,判断不同环境因素对炸药识别及定位的影响程度,为自主移动爆破机器人对炸药的分拣工作提供信息基础。在第二阶段中,本文设计了一种环境感知监测系统和APP,该系统可对移动爆破机器人当前所处环境及工况进行实时监测并根据当前环境状况作出决策,同时APP将监测信息实时提供至工作人员。最后对炸药的位姿进行测量,得到炸药的位姿及尺寸信息,为自主爆破机器人抓取炸药提供信息。实验结果表明本文设计的炸药识别及定位的技术思路是合理可行的,本文设计的炸药识别及定位系统具有一定的精确性和稳定性。本文所设计的环境感知监测系统分别在电脑和移动端平台上编程实现,具有一定的理论和应用价值。