机器人辅助机械加工与传统加工方法和数控机床加工相比具有柔性好、操作空间大、效率高、成本低、易于和其它先进技术集成等优点,近几年被研究用于铸件打磨、去毛刺、倒角、快速原型、雕刻等方向。机器人离线编程的方法,在提高机器人工作效率、复杂运动轨迹规划、碰撞和干涉检验、直观地观察编程结果、优化编程等方面的优势,目前被广泛应用于生产实践中。然而由于加工环境的不确定性如机器人自身的定位误差,夹具的定位误差,零件的不确定性等导致机器人离线编程的应用受到限制。通过视觉信息、力觉信息等多信息融合来提高机器人对环境的感知能力,从而为机器人辅助机械加工中的优化控制提供实时的零件质量检测或加工参数成为人们必然的选择。本文对基于双目立体视觉的机器人在线检测系统进行了介绍：首先,概述了机器人双目立体视觉技术的研究现状。其次,用D-H参数法建立了Motoman-UP6机器人运动学模型,提出了一种简便的逆解求解算法,并基于此完成了一套从DXF文件中获取加工路径的离线编程系统,解决了加工信息来源问题。然后分析了机器人手眼系统中双目视觉在线检测的数学模型,包括摄像机成像模型、双目视觉立体成像原理,采用Bouguet立体校正算法获得了理想的平视双目立体成像模型,并分别实现了基于Harris角点匹配的三维重建及基于块匹配算法的三维重建。再次,提出了一种快速手眼标定算法,标定过程简单、快捷、精度高。最后,本文实现了基于卡尔曼滤波器的机器人立体视觉控制系统,能有效的对运动目标的位姿进行在线检测,并完成模拟机械加工任务。本文软件开发平台为QT+Open CV+PCL(Point Cloud Library),利用C++完成了课题各部分的实验,结果表明,双目视觉系统定位精度基本满足使用要求。