蜂窝结构是一种典型的夹层结构,其芯孔中往往需注入某种高分子或复合材料,以满足航空航天等关键装备的热防护、力学性能要求。目前,蜂窝结构件芯孔灌注多由工人手持灌注枪完成,灌注质量不稳定、效率低。将工业机器人与机器视觉相结合,可为蜂窝自动灌注提供一种有效解决方案。然而,蜂窝结构件芯孔数量多、形状不规则、受光照影响严重,如何通过视觉引导将灌注装置准确定位至蜂窝芯孔,保证其与芯孔法矢重合,难度较大。针对蜂窝结构件机器人灌注难题,开展基于双目视觉的蜂窝灌注机器人定位研究。针对蜂窝表面轮廓特征的可靠识别问题,提出一种基于闭运算的蜂窝轮廓特征识别方法。分析传统边缘检测方法对不同曝光条件下边缘提取的不足,提出一种基于大津算子的改进边缘检测法,根据成像结果自适应地生成边缘提取阈值,增强蜂窝边缘提取的鲁棒性。对蜂窝二值边缘图像设计形态学处理算法,准确识别出蜂窝边缘骨架结构特征。综合考虑灌注机器人对蜂窝结构件的定位要求,提出了一种基于双目视觉引导的工业机器人灌注定位方法。首先,采用图像分割和基于块匹配的双目立体视觉测量方法,对蜂窝表面轮廓进行三维重建;其次,建立双目视觉下蜂窝空间位置计算模型,完成由视觉测量结果对机器人末端灌注装置的定位引导。针对蜂窝结构件机器人自动灌注需求,设计并构建了基于双目视觉的机器人定位实验系统,开发出基于MFC框架的蜂窝结构件机器人自动灌注定位控制软件;以球冠状蜂窝结构件作为典型样件,进行了机器人灌注定位综合实验,验证了提出方法的有效性,亦为后续机器人智能灌注工艺提供测控技术支持。