现代化农业的飞速发展,机械化的应用,人工智能的加持,采摘机器人就是在农业中的应用之一,但目标的定位和测距仍是难点之一。本文以苹果采摘机器人双目视觉系统作为主要研究对象。首先利用双目相机获取不同距离的标定板图像,通过双目立体标定和立体匹配技术得到标定板图像深度图,测量灰度值,用不同距离标定板图像和对应的灰度值拟合出曲线,并得出曲线公式。把公式代入双目测距算法中,将目标检测和双目测距算法整合成一个系统,实现将苹果图像路径输入,框出苹果所在位置,并显示苹果距离相机的距离。具体工作如下:1、用两个Basler相机组成双目相机,借助Visual Studio 2015和Basler相机配置软件Pylon,实现用代码驱动相机采集图像。采集不同距离的标定板图像,用Open CV算法作为支持,将图像去畸变。分别标定左、右相机的图像,得出相机的内、外参数和畸变参数等数值。对立体匹配算法做了介绍和对比,选择BM算法进行立体匹配实验,得出各个距离对应的深度图并导出。通过代码测量导出的不同距离标定板的深度图,得出对应的灰度值,并与距离建立关系,拟合成一条曲线并得出公式。区别于坐标点测距,这是本实验测距的核心依据和创新。2、通过双目相机拍摄不同距离、不同果实个数、不同遮挡情况的苹果图像两千多张,并制作数据集。通过目标检测算法的对比,选取使用广泛并有较高检测准确率的YOLO v3、YOLO v5和Faster R-CNN三种算法进行对比实验,分别对苹果图像进行训练并检验,检测准确率分别为97.94%、87.8%和89.0%,都能够准确定位苹果在图像中的位置,并且分别框选出来,检测精度和速度满足要求。本文选择准确度更好、时间更短的YOLO v3来实现目标检测。3、输入苹果图像路径,自动实现测距。具体是将目标检测结果引用到双目相机算法中,目标检测框出苹果在图像中的位置,图像通过双目系统算法,得出深度图,自动读取苹果所在框中心点的灰度值,代入灰度值距离公式中得出对应距离,实现测距。同时,使用常用的深度图中点的三维坐标计算实现测距作为对比实验,进行误差分析。本实验在200mm-1500mm范围内进行,平均误差低于5%。对比坐标点计算测距,本实验在保证准确的同时能够自动获取目标位置,得出灰度值距离曲线也更加直观。