随着智能工厂和工业机器人的发展,重载浇筑机器人在浇筑工业中扮演着越来越重要的角色,其智能化水平也越来越高。而传统的重载浇筑机器人仍是由人直接主导参与控制,按照人为的机械化动作指令执行动作,浇筑工人还需处于恶劣的浇筑作业环境中。因此,展开了对重载浇筑机器人双目视觉系统的研究。将双目视觉系统和重载浇筑机器人系统相结合,使重载浇筑机器人具有对周围环境的感知能力,并能根据周围环境的三维空间信息对目标物体进行识别和定位,从而实现重载浇筑机器人进一步的人工智能化,使浇筑工人完全能从恶劣的作业环境中解放出来。首先,对工业机器人、重载浇筑机器人和双目视觉系统的发展进行了详细的分析,并根据国内外对重载浇筑机器人和双目视觉系统的研究现状,结合目前重载浇筑机器人面临的问题和其结构特点,设计了重载浇筑机器人双目视觉的整体方案,并确定了数字图像采集、摄像机标定、图像预处理、特征提取与立体匹配、三维重建等实验流程,完成了双目视觉系统的软件设计。再根据双目摄像机成像的原理和对传统双目摄像机标定方法的研究,选择了合适的标定方法进行标定实验。然后,研究了图像预处理的方法,并基于对经典SURF特征提取算法原理的研究,提出了一种改进SURF算法特征提取与立体匹配算法,利用特征点的圆形邻域进行特征描述,将特征描述符从64维降到了26维,大大提高了算法的运算速度。再利用RANSAC算法来剔除误匹配点,提高了特征点匹配的精度。最后,深入研究了空间点三维重建的原理,根据三维重建的主要步骤,设计了三维重建的主要流程,利用视差原理将砂箱进行了三维重建,并根据实验所生成的深度图像和三维信息,实现了砂箱浇口的准确定位。本文通过对重载浇筑机器人和双目视觉系统的研究,设计了重载浇筑机器人的双目视觉系统,对基于SURF特征提取与立体匹配算法进行了相关改进,最后搭建基于双目视觉系统实验平台进行了仿真实验。实验证明此项研究极大地提高了重载浇筑机器人的工作效率,同时也保障了浇筑工人的生命财产安全,为进一步将其投入实际生产中提供了技术指导。图[72]表[6]参[77]。