自由工件分拣是机器视觉与机器人相结合的典型应用,自由工件堆分拣更是目前的研究热点。自由工件堆分拣主要有单目视觉、双目视觉、结构光和激光测距等方案。相比于其他方案,单目视觉可获取的信息量较少,同时对由遮挡、反光、阴影等引起的轮廓变化非常敏感,难以获取完整的顶层工件分布。为提高单目视觉分拣方案的分拣能力,本文设计了一种可以稳定获取工件完整可见边缘的光源布置方案;并采用特征面识别方法,以降低遮挡等因素对工件识别完整性的影响。首先,分析了单目立体视觉系统在视场空间内的定位精度分布特点。通过分析相机成像模型和实验数据发现:1)基于模型的单目立体视觉系统Z方向定位精度在视场中心处存在盲区;2)Z方向定位精度随测试点距视场中心距离的增大而增大;3)等定位精度面呈梯台形。然后,实验探索出一种获取完整可见边缘图像的方法。为提取更多可见边缘,对比分析了不同光源方案对工件堆成像的影响。实验结果表明底部环绕主动式多光源布置方案可以有效地突出工件堆顶层工件的可见边缘,通过对多张边缘图像进行合成可获得完整可见边缘图像。其次,解决了由于工件遮挡导致难以同时保证顶层工件识别完整性和准确性的矛盾。采用特征面识别方法识别定位工件,可以尽可能多地获得工件堆顶层工件,但同时也产生了重复识别工件和误识别工件,这些非真实工件需在三维重建之前剔除。为剔除重复识别工件和误识别工件提供优先级参考,引入了基于识别工件空间聚集度和特征面代表性的识别工件真实性排序方法,并根据实验和理论分析提出了评价识别工件空间聚集度和特征面代表性的方法。最后,根据视觉处理信息对视场环境进行三维重建和干涉分析。依据识别工件真实性排序使用体积重合度判断方法剔除重复识别工件和误识别工件后,对视场范围内的识别工件、已知背景区域和未知区域在UG仿真环境中进行重建,并依据三维重建结果分析工件拾取过程的干涉情况,最终得到一个可拾取的工件。实验结果显示,以在实验平台上随机堆放50组T型座工件为例,视觉系统可以获取大部分顶层工件。由此可见,本文提出的基于模型的单目立体视觉方案提高了单目立体视觉分拣方案的分拣性能,适用于自由工件堆分拣。