近年,机器视觉随着人工智能行业的发展成为热门。双目视觉作为机器视觉的一种重要形式,其通过模拟人眼将图像中的二维信息三维化以达到目标定位目的。这种速度快、精度高、操作简单的非接触式测量方法迅速被用于军、工、农、医等领域。在双目视觉系统结构中,两个相机光圈中心之间的水平距离称为基线,基线的长短决定双目装置的可视范围及不同距离下目标定位的精度。基线小时,有利于双目相机的协同跟踪并降低近距离盲区,基线大时,有利于提高视差的绝对值保证远距离测量时深度的精准性。目前,传统双目视觉系统受限于固定的基线长度,极易出现待测目标位于视野盲区或较远距离测量精度低等问题,随着现今工况的日益复杂,其环境适用性及灵活性根本无法满足实际需求。为解决上述问题,本文提出一种比传统定基线方法更适用于测量变距离（尤其是较远距离）目标的改进型变基线双目视觉定位方法。该方法利用基线动态可调这一特性在目标定位时适用于不同工况并显著提高测量精度。本文具体工作内容及创新如下:（1）针对定基线双目视觉系统测量精度低、灵活性较差等问题,以传统双目视觉模型为理论基础,通过分析系统结构参数对精度的影响,引入变基线双目视觉定位系统,设计变基线双目视觉系统平台。提出变基线双目视觉定位方法、基线调整策略、非合作目标的工程实现等方案。（2）针对变基线双目视觉系统基线动态调整时,导致摄像机参数随之改变问题。通过不同基线下的双目标定参数建立变基线标定参数数据集,实现不同基线下参数数据的快速切换。同时利用数据集中的内外参数完成不同基线下的图像立体校正工作。（3）针对变基线双目视觉系统在基线动态调整时图像信息模糊及受环境光影响较大导致传统半全局立体匹配算法计算速度慢,亮度变化下鲁棒性低等问题。提出Census结合多级中值滤波的代价计算方法,降低环境噪声对中心像素灰度值的影响,提高算法的鲁棒性和实时性以满足基线动态调整下的图像立体匹配需求,获取更精确的目标深度图,增加变基线双目视觉系统的目标定位及三维重建精度。（4）针对本文提出的图像采集、双目标定、图像校正、立体匹配等步骤的改进方案。使用变基线双目视觉平台对不同基线、不同距离下的目标进行多次定位测量,将数据进行整理分析从而验证本文基线变化提高精度的核心思想及改进方案的可行性。