冷水机房、风机房、水泵房、冷却塔等建筑配套设施是保证居民住宅、工业园区正常运转的关键,而建筑配套设施中动力机组的日常巡检是保证其可靠工作的重要手段。目前,巡检工作普遍采用人工方式,存在工作强度大、效率低、个人经验依赖严重等问题。本文研究了一种基于移动机器人的巡检方法,由机器人根据任务需求到达作业位置,通过搭载的双目视觉系统分析振动信息实现状态监测,大幅度提高了监测效果和巡检效率,主要工作内容如下:通过建立双目相机结构参数的数学模型,分析了双目相机结构参数对测量精度的影响,确定了双目相机的最优结构,并设计了基于巡检机器人的双目三维振动测量系统硬件平台。针对目前相机标定算法只考虑切向畸变的不足,使用了一种多畸变因素迭代的标定方法。并且针对巡检机器人的作业需求,通过手眼标定实验确定机械臂与双目相机的位姿转换关系,并提出了一种双目测量位姿调整的方法,利用SSD算法进一步确定监测目标位置,并通过机械臂位姿调整达到双目视觉测量系统的最佳测量位置。针对监测对象的特征不确定性问题,提出一种无目标附着的双目视觉三维振动测量方法。首先对图像进行预处理,其中包括图像的消畸变、极线校正与图像剪裁,再利用SIFT算子对图像进行特征点提取、特征向量生成和特征点匹配。再根据双目测量原理计算出每帧图像中的特征点的三维坐标从而得到测量对象的三维振动信息。针对SIFT算法易出现假匹配点、计算效率低等问题,首先采用RANSAC算法消除假匹配点,通过双目相机与被测对象的位置关系选定下一帧图像特征点提取与匹配的区域,来提高测量的精度与效率。将双目视觉三维振动测量方法与巡检机器人相结合,并搭建多种实验场景,开展与激光测振仪和加速度计进行对比实验。实验结果表明,本文所提的方法能够在多种场景下准确的提取测量对象的三维振动信息。为巡检监测机器人应用提供了技术支撑。