机器视觉技术一直都是计算机领域中的一个重要研究方向,其在人机交互、航空航天和工厂自动化等行业中占据着关键性的地位。随着对生产需求的不断提高,机械臂成为生产生活中的一部分,可代替人类高效的完成一些工作,但机械臂只能按着预先设定好的流程工作,若工作环境发生改变,需要重新设定工作流程。因此,为了提高机械臂的灵活性和智能化水平,实现机械臂对目标的自动定位,可将机器视觉技术与机械臂结合。现有的双目视觉定位方法已经取得了一定的研究成果,但在复杂环境下双目视觉定位方法还会存在以下两点问题:(1)双目视觉定位方法的准确度低;(2)无法很好的保证双目视觉定位方法的实时性。鉴于此,本文对基于双目视觉的目标定位问题开展了研究。在传统定位方法的基础上,提出了两种改进的双目视觉定位方法,在相同实验条件下进行方法验证,改进后的方法在定位效率上获得了明显提高。本课题具体研究工作如下:首先,对相机的成像模型和标定方法进行了介绍,选用张正友标定法进行了相机标定实验,分析了实验结果。其次,给出了本文视觉系统的测量原理和方案,以系统硬件选型的理论计算为基础构建视觉定位系统,详细的介绍了视觉系统的硬件组成和软件平台。再次,对所采集的目标图像进行图像预处理操作,这样可以更好的提取图像中定位目标的特征信息,提高定位准确度。然后,实现了传统的定位方法,指出该方法在定位时存在的不足。在此基础上,根据本文的研究目标提出了两种改进的双目视觉定位方法:(1)基于感兴趣区域ROI匹配的定位方法,(2)基于像素坐标偏移量的定位方法。最后,在相同的条件下,采用传统的双目视觉定位方法和两种改进的定位方法分别对目标进行定位实验,就定位准确度和定位时间效率两个性能指标对比分析实验结果。实验结果表明:在一定程度上,改进的两种定位方法均可提高视觉系统的定位效率,对于改善机械臂的工作性能和灵活性具有积极作用。但是基于像素坐标偏移量的定位方法效果更优,其定位精确度与传统的定位方法相比提高了56.8%,定位时间效率提高了约32.6%,故可将其应用在机械臂的双目视觉定位系统。