爬壁机器人要在未知环境中实现安全、可靠地作业,需要用自身携带的传感器感知周围的环境。近年来,随着图像传感器技术、嵌入式技术、图像处理技术的发展,加之视觉信号具信息量大等优点,机器视觉已成为机器人环境检测技术发展的重要方向。机器视觉检测技术根据所使用的图像传感器数目,可分为单目视觉、双目视觉、多目视觉检测技术,由于双目立体视觉在三维测量方面具备很大优势,成为机器视觉的研究热点。路标是环境中的全局特征,可以作为机器人的导航和定位参照物。障碍物是对机器人前进方向上阻挡机器人运动的物体,它们都是环境的重要组成部分。本文主要基于双目视觉测量技术对壁面环境中彩色路标的定位问题和障碍物检测问题进行了研究,主要进行了如下几方面进行了研究：(1)设计了爬壁机器人视觉系统的总体方案,构建了爬壁机器人视觉检测的硬件平台和软件平台。(2)对双目视觉系统进行标定。首先经过单目标定实验得到视觉系统中每个摄像机的内参数,并通过立体标定实验获得了双目视觉系统的结构参数。然后利用单目标定和立体标定的结果,对视觉系统采集的立体图像对进行极线校正,使得立体图像对的像素行对齐,并获得了用于三维重建的重投影矩阵。(3)对彩色路标的定位问题进行了研究。首先对视觉系统采集的立体图像对通过平滑处理去噪,并把图像从RGB颜色模型表示转换为HSI颜色表示。其次,在图像的饱和度分量用最大类间方差法分割图像,同时在色调分量根据彩色路标的颜色特征分割图像,融合图像两个分量的分割结果得到了彩色路标所在区域。最后,提取立体图像对的彩色目标区域的质心,并通过特征匹配、三维重建得到彩色路标在空间位置信息。进一步计算彩色路标的定位误差,并对定位产生的误差原因进行了分析。(4)对基于立体视觉的障碍物检测技术进行了研究。首先对视觉系统采集的双目图像对进行边缘检测,并记录特定方向的离散边缘点的像素位置信息。并通过SURF描述子生成边缘点的特征向量,用最近邻域算法进行特征匹配,经过三维重建得到边缘点的位置。根据重建的边缘点和机器人工作面的高度差是否大于某一设定阈值,得到了一些障碍物点,并根据这些点得到障碍物的距离。