塔式起重机作为一种重要的建筑工程机械在民用建筑、电站施工、水利建设以及造船等领域有着广泛的应用，但它同时也是一种事故多发机种，每年塔机事故都会造成较大的人员伤亡、经济损失。如何减少、避免塔机事故的发生是建筑机械和起重运输机械研发人员一直努力探索的课题之一。碰撞事故是塔机事故中的一种，目前还没有得到很好的解决，而立体视觉作为一种新兴的技术，在机器人、三维重建等方面有着广泛的应用前景。本文在分析塔机防碰撞技术研究现状的基础上，首次提出采用双目立体视觉技术来解决塔机碰撞问题的新思路。 首先在分析塔机视觉防碰撞的功能要求和工作环境要求特点的基础上，设计了塔机视觉防碰撞系统及其处理程序，提出了塔机视觉防碰撞系统研究中应着重解决的问题，明确了研究重点。 针对塔机野外施工环境中光照变化较大易引起图像的灰度信息变化这一特点，本文提出采用基于HSV颜色信息的对光源变化不太敏感的图像分割算法，并进行图像分割算法验证。 匹配算法中大尺寸特征的特征信息丰富但所需计算量大、定位精度差，小尺寸特征所含信息少，计算速度快，但易歧义匹配。为了解决特征基元所含特征信息量和所需计算量的问题，本文采用概率统计圆的特征提取算法，以概率统计出的圆的圆心作为匹配特征，并进行了算法验证。 介绍了特征匹配当中的极线约束和极线校正的原理、算法，进行了图像的极线校正实验，并对本文的匹配特征进行了相似度的计算。 介绍了摄像机标定的常用方法、数学模型，以及在MATLAB环境下进行摄像机标定的方法，完成对实验用SONNY摄像机的标定工作。 进行了实验平台的搭建，包括实验硬件的选型和算法验证的软件环境，展示了部分实验实物图。 在着重研究塔机视觉防碰撞的同时，针对塔机使用中较常发生的钢丝绳损伤和断丝现象，本文提出采用视觉方法来检测钢丝绳的表面损伤和断丝，并进行了相应的实验算法验证。