机械臂由于受机械加工精度、装配误差、传动误差、磨损以及环境因素等的影响,其绝对定位精度较低。随着工厂自动化程度的不断深入,对其绝对定位精度提出了更高的要求,因此深入研究机械臂的绝对定位有着十分重要的意义。目前对机械臂进行绝对定位的方法有很多,双目视觉由于具有定位精度高且成本较低的特点,因此本文以FANUC机械臂为研究对象,采用双目视觉技术来实现机械臂末端的绝对定位。本文的主要工作如下:首先,提出了一种新的椭圆轮廓提取算法。在对双目系统采集到的图像分别进行滤波及锐化的预处理工作后,对质量改善后的图像采用亚像素边缘提取算法进行边缘提取,接着对边缘封闭的特征分别进行圆度、凸度、偏心率以及面积大小等条件的限制,从而有效的实现了图像中高反光圆形标记点轮廓的提取。其次,提出了本文相机标定采用的方法。在充分考虑镜头的前三阶径向畸变和前两阶切向畸变的情况下,将张氏相机标定法与椭圆轮廓提取算法相结合,完成了左、右相机内参的求取以及相对位姿的标定,并采用图像残差均值法对标定算法的有效性进行了验证。再次,针对本文的具体研究,采用极线约束方法完成了立体标靶图像中高反光圆形标记点的匹配。为了提高匹配效率,采用RANSAC算法对图像中的误匹配点进行了有效的剔除,对匹配好的点采用最小二乘法进行了三维世界坐标的求取,并采用已知圆心距的圆形阵列标定板对三维重建的精度进行了验证,通过对测量值和理论值进行比较,验证了所用算法的可行性。最后,实现了机械臂测量系统。首先采用摄影测量系统对立体标靶上所有的高反光圆形标记点进行三维重建,并利用RANSAC算法对摄影测量系统与双目视觉系统得到的立体标靶图像上共有的标记点进行匹配,然后对机械臂末端的激光器与立体标靶进行标定,从而实现了机械臂测量系统。采用该系统对已知长度的标尺进行拍照来验证机械臂的绝对定位精度,通过对三组实验数据处理和分析,结果表明本文采用双目视觉技术可以实现机械臂末端较高的绝对定位精度。