田间机器人在现代农业上的地位和作用显得越来越重要,双目视觉系统作为一种简洁、有效的方案长期被众多学者关注,但在其系统误差减小方面仍存在问题。本文的目的是研究这些误差的规律性和减小误差的方法。本文首先介绍双目视觉系统的研究现状和意义,再介绍双目视觉系统的基本原理。接着,介绍世界坐标系、图像坐标系、像素坐标系以及它们之间的转换的关系。然后,重点介绍双目视觉系统在做标定时所采取的标定方法,并详细介绍运用Jean-Yves Bouguet摄像机标定工具箱进行标定的过程。本文提出对整个图像平面进行误差研究。之后,本文对影响双目视觉系统的几个误差因素进行研究。误差因素包括标定板所用图像的幅数、物像水平距离、双目摄像头的倾角、基线长度、焦距,并采用拟合方法获取这些因素造成的误差规律,并提出相应的改进方法,把计算值减去拟合值得到新的计算值,再把新的计算值与实际值进行比较。实验表明,在水平方向和竖直方向,图像边缘部分的误差大于图像中间部分的误差,从图像的一端到另一端,误差大小呈现“V”字形状。在深度方向,图像的同一圈上误差大小相等,图像中间部分误差较大。依据图像的形状,拟合得出误差函数,进行误差修正,可使误差减小为原来的1/8～1/4。同时提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)的图像拼接技术,提出把图像拼接技术应用于双目立体视觉系统,以解决目标物体出现在图像边缘部分而增大系统误差的问题。