在人为、技术、自然等因素影响下，国内以煤矿为代表的事故、灾害偶有发生。救援探测机器人作为最有效的处理手段之一，先于救援人员进入事故现场，其视觉系统的观察能力直接影响救援人员制定救援方案。本课题为解决救援机器人合理、准确探测宽视角环境十分困难的视觉问题，设计以嵌入式微处理器为主的视觉拼接系统，重点从图像拼接技术和视觉拼接平台搭建两方面入手研究。图像拼接技术主要由图像配准和图像融合构成。在图像配准方面，依次提出两种改进模型。一种基于Harris角点检测模型，首先通过优化角点提取空间缩小角点搜索范围，然后结合Harris算子利用非极大值抑制获得粗角点集，最后根据相邻图像互相关关系和Hu矩特征精确提取角点匹配对；另一种基于SIFT特征匹配模型，采用双边二分区域法合理划分待匹配图像空间，在选出可信匹配子块后提取SIFT算子特征，进行双向RANSAC除伪，最终得到一组精确匹配对的点集。视觉拼接系统采用嵌入式平台和上位机协调搭建。在嵌入式平台下，通过两个步进电机和CMOS摄像头实现三维柱面云台，并依托S3C6410处理器完成现场图像采集、预处理、存储等相应控制。同时，以太网方式将ARM与上位机相联系，实现信息、待拼接图像等传送；在上位机中设计完成视觉拼接系统，基于C++和OpenCV移植改进图像拼接模型，最后依托MFC呈现宽视角图像。通过测试验证，两种改进算法模型的增加了匹配准确率，降低了计算量，其抗噪性、适用性、稳定性都明显提高。特别地，改进SIFT特征与之前相比，节省22.5%的匹配运行时间，是一种有效的图像拼接算法模型。结合系统测试表明，系统具有良好的精度、泛化能力、成本低，提高了救援机器人探测能力和工作效率，并为后期绘制井下灾害地图提供可靠依据。