本文研究了基于嵌入式系统的双目视觉技术,设计了一款基于ARM处理器的嵌入式双目视觉系统。该系统的主要功能是解决传统双目相机系统采用PC机作为处理器所带来的体积大、功耗高、价格贵以及难以模块化应用等缺点。随着嵌入式技术的发展,当前ARM处理器的运算速度不断提升,已经能够满足双目系统所要求的处理速度,而嵌入式芯片的低功耗、小体积更促进了嵌入式双目视觉技术的应用,成为当前机器人和无人机领域研究的重点。在研究的过程中,首先根据项目课题要求选择嵌入式芯片并对硬件系统进行设计。分析了双目视觉的图像处理算法,研究多种算法的特点,并根据实验和技术要求选择局部匹配算法。再根据嵌入式系统的特点,设计和搭建嵌入式软件系统,包括操作系统以及以OpenCV和QT为代表的软件库,最后对设计的嵌入式双目视觉系统进行了识别、定位以及实时性等性能的验证。本文的研究成果主要包括根据课题要求选用三星Exyson 4412处理器作为核心处理器,设计串口电路、以太网接口电路、USB接口电路等必要的核心板外围电路,构建起完整的嵌入式硬件平台,完成底板的PCB设计和加工;研究了双目视觉的图像处理算法,建立双目视觉的理想模型,分析和推导了双目成像的原理以及所用到的坐标系变换,采用OpenCV和MATLAB两种方式对相机进行标定,比较标定结果,基于对立体匹配算法的研究,分析了不同类型匹配算法的原理和优缺点,为之后立体匹配算法的选择提供理论依据;构建嵌入式视觉系统,选择嵌入式linux操作系统搭建嵌入式开发环境,设计了以V4L2视频采集驱动接口、OpenCV视觉库和QT软件库为框架的应用程序平台,实现了嵌入式双目相机的采集和处理;根据立体匹配算法的特点,选定BM算法实现嵌入式系统下的优化,并根据试验和对比得到最终理想的参数。最后通过双目视觉的物体识别和定位实验,验证该系统的可行性。