牛 晨，鲁照权，鲁 飞

(合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥 230009)

0 引言

工业化生产过程中，大部分工业机器人往往无法直接获得工件的位姿信息，执行抓取任务时一般都是采用人工示教的方式，抓取位姿与工件位姿都需要预先规定。但当工件的位姿因为不确定因素发生变动时，会产生抓取误差[1]。近年来，随着机器视觉技术的发展，人们利用机器视觉技术对工件进行定位，并将工件的视觉信息传输给机器人，让机器人具有“感知能力”进而完成定位和抓取任务。双目视觉技术是机器视觉的重要组成部分，当抓取任务需要目标物空间位姿时，不同于单目视觉只能获取目标的二维信息，双目视觉具备获取目标三维信息的能力。

本文利用目标物的点、线特征及其本身几何约束建立一种基于双目视觉的空间位姿求解模型。该模型可分为5部分：双目摄像机标定、目标检测、特征点提取、立体匹配、位姿计算。利用SURF算法旋转和尺度不变性[2]搜索匹配模板以检测目标物所在区域。位姿检测的重点在于如何提取出目标物上的特征点，特征角点的检测精度将直接影响到目标物空间位姿的估算精度。而一般的角点检测算法如Harris角点检测算法存在误检和漏检情况[3]，检测精度不高。本文对目标区域进行边缘检测[4]，利用霍夫变换提取特征边缘，求解直线交点拟合出目标物的特征点，提升了角点的检测精度。采用基于灰度函数的双向区域匹配算法[5]，对左右两图像所检测出来的特征角点进行双向确认，有效减少了误匹配的发生。……