随着LED灯具的广泛使用,人们对LED灯具类产品性能有了更高的要求。高效率、高精度的加工这类产品的技术手段受到企业们的亲耐,使得这项生产技术得到长足发展。高度自动化程度的装配流水线成为实现这项技术重要手段,其中,随着对机器视觉研究的不断深入,使得视觉定位与检测技术相比较于传统技术,无论在LED芯片的贴装定位还是灯丝识别定位中,机器视觉都发挥了重要作用。本文对现有的半自动化生产组装LED灯具方法的局限性问题,设计并制定了一种基于双目视觉的定位方案。针对采集到的LED灯丝图像特点提出了图像处理算法方案,并对图像立体匹配算法进行了重点研究,采用了引入极线约束的SURF点匹配算法,并结合本文限定有效范围区域内寻找待匹配点方法,得到了新的立体匹配算法。具体研究内容如下:(1)针对LED灯丝组装设计的要求,搭建双目视觉工作平台,该平台作为图像采集的重要平台,并研究了在双目视觉中的四大坐标系之间的转换关系后,采用张氏相机标定算法对系统参数进行了标定,得到了双目立体视觉系统的摄相机内外参数,并运用这些参数对图像进行畸变矫正和极线校正。(2)对采集到的图像运用图像预处理算法(滤波算法、迭代图像二值化、形态学处理以及Roberts算法)处理图像后得到灯丝边缘轮廓分割图像,在原有轮廓的基础上确定了轮廓有效区域。研究了Harris、SURF、FAST等点检测算法,并对这些点提取算法在本文实验图像的检测效果进行了比较,根据实验结果选取相应的点检测算法。(3)采用参考图像特征点的极线约束和待匹配图中估计点的搜索方法进行了双目视觉的图像点特征匹配,对下一步的立体匹配的图像搜索范围做了限定,减少了匹配算法耗时。(4)LED末端灯丝点的三维重建。计算待匹配特征点对的像素坐标值,求得相同点在左右图像的视差值,最终求解出灯丝上的空间点的实际坐标值。实验结果表明在相同环境下,在同一目标物体的深度信息还原误差结果中,本文提出的算法处理方案提升了传统特征点匹配算法的精度,证明了本文实验方案是具有可行性和有效性的。