建立智能型电力仪表检定全自动流水作业平台,需要将不同种类的电力仪表从待检定区域搬运到仪表检定流水线的输送带上。针对这一实际应用背景需求,本文研究了基于双目立体视觉的电力仪表定位与抓取系统,通过双目立体视觉实现仪表空间三维坐标位置及姿态识别,并以此控制工业机器人实现对任意姿态仪表的抓取与放置等。本文具体研究工作如下:设计并搭建了旋转平台并作为待检定仪表的放置区域。针对随旋转平台转动的电力仪表这一目标,本文研究了基于视觉的运动目标检测的方法。首先通过混合高斯模型来检测转动中的仪表,并以检测到的结果判断其在视觉系统图像坐标系中的位置,当其到达指定位置范围时,控制转盘停止运动,最后通过背景差分法获得仪表的轮廓信息。针对需要检定的仪表类型,研究了基于视觉的仪表型号识别方法。通过对被检定仪表图像分析,确定通过检测其字符模式来识别仪表型号。鉴于此,研究了以最大稳定极值区域(MSER)算法和基于词袋(BOW)模型的图像多分类结合的方法识别仪表型号。首先通过MSER算法获得仪表型号文字区域的图像,并将此图像作为测试图像,输入到训练成功的图像分类器中,该分类器是基于图像视觉特征构造的BOW模型训练的,最后获得仪表的型号。研究了双目立体视觉系统获得仪表中心点三维坐标的方法。首先对双目相机标定和Eye-in-Hand手眼系统中手眼标定的方法做了研究,然后通过标定结果对左右图像进行了立体校正,并完成了相机坐标系与机器人末端工具坐标系间的转换。通过系统分析比较基于半全局块匹配(SGBM)与基于尺度不变特征变换(SIFT)特征算子的立体匹配算法的优缺点,确定了稳定性更好的基于SIFT特征算子的立体匹配算法实现仪表图像的立体匹配,并以获得的视差值计算仪表中心点的三维坐标。设计并实现了包括双目立体视觉系统、工业机器人、旋转平台与电动夹爪的电力仪表定位与抓取系统,采用仪表中心点三维坐标与其倾斜角度来描述仪表姿态,并完成了仪表的抓取实验。实验结果表明此系统定位与抓取的稳定性及精度可以满足电力仪表抓取的需求,具有重要的应用价值。