打磨是制造业生产过程中必不可少的一道工序。目前,传统的打磨工艺主要依靠经验丰富的手工操作,打磨速度缓慢,打磨精度一致性低。机器人以其智能化、自动化的特点被广泛应用于打磨行业来代替传统的人工打磨方式,可以避免工人长期单一性劳动对身体造成的危害,但是机器人打磨路径的规划直接影响工件的打磨质量。本文针对铸件表面的打磨,研究并设计了基于双目结构光的三维点云导引机器人自主打磨系统,可以有效解决人工操作带来的效率低、精度不一的问题,并且根据真实打磨工件的形貌合理地规划出打磨路径和位姿,提高打磨精度和质量。首先,针对金属铸件表面反光的测量问题,本文提出了一种互补相位编码和多频外差相结合的三维测量方法。通过相位外差得到条纹图像相位主值的外差相位,利用互补的相位编码条纹获得条纹级次,并根据外差相位和条纹级次进行相位展开,结合亚像素的双目极线约束方法获得打磨铸件高精度的点云数据。该方法在测量反光物体、黑色物体以及明暗对比大的场景时,可以避免相位跳变和相位叠加引起的三维测量误差,速度更快,鲁棒性和可靠性更高。然后,通过手眼标定实现坐标系的统一,利用真实的铸件点云数据进行路径规划。本文先根据砂轮的尺寸模型计算打磨的自适应行距,按照行距对点云模型投影到二维平面上的图像使用切平面法获得打磨路线。其次对每一条打磨轨迹通过等距离步长法获得路径待选节点,根据节点邻域最大残差高度进行插值以获得打磨的精确路径点。再利用加权主成分分析法计算每一个路径点的法向量,通过改进点云平滑滤波算法优化法向量,将法向量转化成机器人的位姿表达形式,完成打磨路径和位姿规划。最后,设计了软件系统实现视觉导引机器人完成精准、灵活、智能的自主打磨加工。实验结果表明,双目视觉测量系统在320mm×280mm的测量范围内,三维重建精度可达±0.015mm,机器人自主打磨的精度可达±0.5mm,并且提高了打磨的效率,满足铸件打磨的工业要求。本系统还可应用于视觉引导机器人智能焊接、视觉引导机器人智能抓取等智能制造领域。