在当下,能源问题和环保问题获得人类越来越多的关注,由于煤和石油等能源越来越枯竭,并且在使用时对环境造成的污染比较大,天然气的使用越来越被人们重视,越来越多的公交车、货车和私家车等车辆也开始使用天然气作为动力能源。但是,目前绝大部分加气站的加气工作都是由人手动操作完成的,手动加气不仅速度慢,而且存在很大的安全隐患,因此智能加气技术、工艺和设备的研发迫在眉睫。对于企业来说,降低人工成本和提高加气的安全性是目前亟需解决的一个问题。本课题就是以此为契机,设计开发一套智能加气系统。本文主要是针对加气的工况,设计了一套可以快速有效的采集处理加气口图片、精准识别定位加气口的三维定位系统。其中主要研究内容如下:（1）设计图像采集系统。选取合适的双目摄像机、光源和计算机等硬件设备,在Visual Studio 2017（配置OpenCV3.4.1）编译环境下采集加气口图像和标定板图像,确定加气口采集处理的流程。（2）摄相机标定和图像校正。在MATLAB上使用相机标定工具箱进行相机标定,并使用相机标定获得的参数进行图像的校正。（3）图像四步预处理。对左右图像进行图像去噪、直方图均衡化、直方图匹配和图像锐化四步预处理,图像中的噪声和亮度差异等干扰因素被消除,加气口边缘也得到了增强。（4）选择最优的特征点检测匹配方法。将3种特征点检测方法与2种描述子搭配出6种新的特征点检测描述算法,并对这6种算法进行多次实验,最终选取Fast特征点和SURF描述子的最优算法组合。（5）筛选加气口上的特征点。以加气口边缘圆心横纵坐标和半径为参数提出一组判据,准确的筛选出加气口上的特征点。（6）加气口三维定位。提取筛选出的加气口上的特征点坐标,其横纵坐标的均值作为加气口在图像中的横纵坐标值,将此标值代入双目视差公式得到加气口的三维坐标。并抽取10组测量数据进行分析,最终测得z向平均测量误差为1.035%。