本课题来源于山东省教育厅基金资助项目“焊网机器人关键技术研究”，主要研究焊网机器人系统中基于计算机视觉的钢筋三维定位方法，以解决现有钢筋焊网设备落料不准确的问题。本文主要采用双目立体视觉技术对钢筋进行三维定位。首先，介绍了双目成像设备的硬件选取，并利用平面式标定板确定了摄像机的内部参数和径向畸变系数。然后，提出了基于双边滤波的改进型Canny边缘检测算法，其中双边滤波技术将滤波权系数优化成高斯函数和图像亮度信息的乘积，优化后的权系数再与图像信息作卷积运算，达到了既能去噪又能有效保留边缘信息的目的，并采用八邻域双线性插值非极大值抑制法来改进传统Canny算法中的八邻域像素的梯度值算法，更加精确的定位了钢筋边缘。之后，提出了基于端点预定位的改进型直线提取算法和基于直线提取的钢筋二维定位算法，利用省略了高斯滤波步骤的Harris算法，得到钢筋边缘特征点，通过在每对特征点的连线上采样来定位代表钢筋位置的直线。实验证明：该方法比基于Hough变换的直线提取算法运行速度快，而且能够更加有效的避免虚假直线现象。最后，利用两幅图像之间的对极几何关系和归一化互相关算法来确定代表钢筋位置的直线上的关键点在两幅图像上的投影之间的对应关系，进而实现该点的三维重建。通过对该直线上的若干关键点的重建，恢复出焊网机器人系统坐标系下的代表钢筋位置的直线方程。实验证明：本文方法能较准确快速的定位钢筋三维位置信息，为焊网机器人准确抓取钢筋奠定基础。