随着工业发展的日趋智能化,工业机器人应用在工业生产制造过程中也将成为主流趋势之一。工业现场经常存在对散乱工件的定位抓取作业,由于散乱工件存在倾斜、堆叠、遮挡等情况,较为常见的单目视觉技术很难解决其识别定位抓取问题,目前一般依靠人工或者特殊机构将散乱工件平整放置,然后利用单目视觉进行后续操作,这严重影响了生产效率,增加了制造成本。因此,为了提高工厂生产效益,促进机器人自动化的进一步发展,本文针对散乱工件的定位抓取问题进行基于双目视觉的散乱工件识别与定位技术研究,主要研究内容如下:首先,本文主要分析课题任务需求,并总结存在的技术难点,给出总体解决方案;完成硬件的选型,最终确定本文采用平行式双目相机安装方案,并给出了具体的参数;接着分析相机成像模型,建立视觉系统坐标系,并结合畸变模型,推导投影矩阵转换关系;采用张正友标定法实现对本文搭建的视觉系统的标定,对图像进行畸变矫正,并利用重投影误差验证标定精度。然后,根据实际工况对采集到的图像进行相应预处理,在分析传统的基于SIFT描述子的模板匹配方法的基础上,针对实际散乱工件因倾斜、堆叠、遮挡导致的目标位姿发生变化和特征不完整等问题,以及原算法本身存在实时性较差的缺陷,提出了两种优化方案,并通过实验对两种算法的性能进行评估,结果表明基于权重阈值的优化方法具有更好的匹配效果。其次,对基于自适应支持权重的立体匹配算法进行理论分析,针对散乱工件存在遮挡情况,而原算法在遮挡区域误匹配率较高的问题,提出了一种优化方案,并通过实验验证优化方案具有更好的匹配效果和实时性;接着对识别出的工件进行边缘拟合,利用立体匹配得到的视差值和标定结果对拟合出的可抓取工件的边缘点进行三维重建;再拟合出工件边缘的三维空间圆方程,最终获取工件在相机坐标系下的空间位姿,并对散乱工件机器人抓取策略进行分析。最后,搭建了基于双目视觉的散乱工件识别与定位抓取实验系统,采用Eye-to-Hand手眼模式对系统进行手眼标定,将散乱工件在相机坐标系下的空间位姿信息转换到机器人基坐标系下,并利用搭建的实验平台验证双目视觉系统的定位精度以及针对散乱工件的抓取效果。实验表明本系统能够成功地完成对散乱工件的识别定位以及抓取任务,证明了本文研究的可行性。