随着科学技术的不断进步与发展,钢铁行业也在进行着产业升级及自动化改造,而钢铁产量和质量的提高也意味着对铁水包脱硫扒渣技术的要求也在提高。目前,国内的脱硫扒渣还处在人工操纵的阶段,环境恶劣、扒渣效率低下的同时,不利于工作人员的安全与健康。本文旨在提出一种基于结构光立体视觉的脱硫自动扒渣的方式对上述的问题加以探讨并解决,并通过实验模拟的方式进行研究与验证。提高扒渣效率的同时,实现系统的自动控制。具体研究内容如下:（1）基于结构光立体视觉的铁水包表面三维重建的误差分析。感知并分析现场环境,使用张正友相机标定的方法进行畸变系数以及内、外参数的计算,并对标定所需要的图片数量及标定结果进行比较与验证。使用steger曲线提取的方式提取激光线并对激光平面进行标定,即确定激光器和相机的相对姿态,将得到的激光平面方程与相机内外参相结合,计算出钢水表面的三维信息。对得到的铁水包平面的三维信息进行分析验证。（2）钢渣的识别定位分析及不同坐标系间的转换。对图像进行膨胀腐蚀操作,消除一些细小的噪声。使用不同的识别方法对钢渣加以识别并进行比较,选择效果最好的Canny算子对图像进行边缘检测。设定周长及面积阈值提取轮廓,获取钢渣在图像上的质心坐标,将得到的激光平面方程与相机内、外参数相结合确定钢渣在相机下的三维点坐标。使用奇异值分解的方法计算相机坐标系与机械手坐标系之间的旋转、平移关系。将得到的摄像机坐标系下的钢渣坐标转换为机械手坐标系下的坐标,并最终通过机械手实现自动扒渣控制。（3）进行模拟实验,验证方法的可行性及结果的准确性。本文所进行的基于三维重建的自动扒渣系统的模拟实验是在实验室环境下进行的,采用的是白板加黑色泡沫替代钢水表面上的钢渣来进行的。实验的结果表明,本次设计采用的主动视觉即基于结构光的三维重建方式是可以获取目标物体的精确深度信息,通过坐标转换的方式可以得到机械手坐标系下精确的三维点坐标。所有步骤均由C++程序编写完成,达成了自动扒渣的目的。本文提出的自动扒渣系统具有精度高,运行速度快,成本低的特点。