机械臂的视觉伺服系统在机器人领域占有及其重要的地位,它打破了传统机械臂采用示教或离线编程的方式,不需要预先对机械臂的运动进行编程,大大提高了机械臂的灵活性,可以广泛应用于工业机器人以及家用服务机器人等领域。双目摄像机类似于人的眼睛,可以获得场景的深度信息,基于双目的机械臂视觉伺服系统可以将双目摄像机的优势运用到机械臂视觉伺服系统中,拓展了机械臂的应用范围。本文在充分分析双目摄像机各环节工作原理的基础上,构建固定摄像机的视觉伺服系统,研究基于颜色块的高精度实时特征提取方法,取得了如下研究成果:(1)通过设计制作双目摄像机的过程,详细讨论了双目摄像机图像采集过程中的同步问题以及双目摄像机的标定和极线几何等原理;在标定出双目摄像机内外参数的基础上,采用一种畸变较小的校正方法对图像对进行校正,并取得了很好的效果。(2)立体匹配是双目摄像机研究中的重点与难点,本文在各种匹配算法及相关方法的基础上,提出了一种适用于机械臂视觉伺服系统的立体匹配算法,算法在牺牲一定精度的情况下保证了算法的速度,提高了算法的实用性。(3)针对基于固定摄像机的视觉伺服系统对标定精度和匹配精度要求特别高的情况,本文提出一种基于颜色块的高精度实时特征提取方法。该方法将特征点的定位分为粗定位和精定位两个过程,粗定位是通过检测目标的初始位置初始化跟踪目标颜色块,从而得出目标的大小和中心点的坐标,精定位是在粗定位的基础上,切出小图像并提取目标轮廓,利用K-L变换对轮廓点进行分类,并通过最小二乘法对边缘点进行拟合,根据直线方程计算顶点的亚像素精度坐标,为下一步的目标位姿测量提供基础。课题得到国家自然科学基金(NO.60774077)、国家863计划(NO. 2007AA04Z226)和北京市教育委员会科技计划面上项目(NO.KM200810005016)的资助。取得的研究成果对提高机械臂的工作质量和工作效率及拓展机器人的应用范围具有十分重要的意义。