随着工业4.0的提出,拥有感觉要素的智能机器人已成为推动现代工业发展的重要因素。双目立体视觉是实现机器人自动测距的重要技术手段,广泛应用于现代工业中的机器人导航与定位、空间三维立体的跟踪与重构、板料成形的动态测量、极限曲线的检测等领域。近年来,双目立体视觉的研究进展飞速,但仍有问题有待更好的解决,亟需研究人员提出新的解决办法。这些问题主要集中在两个方面:一是如何进一步地提高摄像机标定的精度,二是如何平衡立体匹配的精度与速度。因此,本文对双目立体视觉中的摄像机标定精度与立体匹配展开了重点研究。为了提高摄像机标定精度,本文对亚像素角点检测算法进行了部分改进,在通过Harris角点检测算法得到像素级角点的基础上,利用加权灰度梯度和二项式拟合的方法得到的亚像素级角点的位置,实验结果表明该方法提高了摄像机的标定精度。为了提高双目立体视觉的匹配精度,降低匹配算法在视差不连续区域和噪声干扰下的误匹配率,本文选用了基于Census变换的立体匹配算法,主要工作包括以下三方面:在Census变换阶段,计算变换窗口八邻域像素的平均值代替中心像素作为参考像素进行Census变换,提高单像素匹配代价的可靠性;在代价聚合阶段,应用方框滤波进行代价聚合,提高匹配速度;在视差匹配阶段,通过对粗略视差图的左右一致性检测、不连续性调整、亚像素求精,提高最终视差图的质量,实验结果表明本文改进的算法提高了低纹理及视差不连续区域的视差精度,降低了误匹配率和运算复杂度,提高了双目视觉的稳健性,同时保持了较好的实时性。搭建双目立体视觉测距平台进行测距实验,实验结果表明,本文的双目立体测距平台有较高的测距精度,在实际工程中有较大的应用潜力。