随着人口出生率的不断下跌以及人口老龄化问题的不断加剧,我国的人口红利正在快速消失,如何尽快实现智能制造、完成制造业的产业升级变得越来越重要,机器人是实现智能制造的重要抓手。三维重建与物体6D位姿估计是操作机器人中视觉技术的关键,其中物体6D位姿估计算法的速度与精度直接决定了操作机器人操作任务的成败,三维重建则为物体6D位姿估计算法提供模型数据,使得物体6D位姿估计成为可能。基于此,本文开展了机器人作业场景中的物体位姿估计与三维重建的研究,主要工作包含以下三个方面:1)针对操作机器人作业场景中物体6D位姿估计缺乏三维模型的问题,本文搭建了一个基于转台的物体快速三维重建系统。该系统主要由一个深度相机、一个彩色相机和一个转角可控的旋转转台组成,为了重建出高精度的三维模型,本文对彩色相机、彩色相机与深度相机、转台进行了标定,实验表明标定精度满足三维重建的需求。2)设计实现了基于转台的物体快速三维重建方法,其中旋转平台可以围绕旋转转台中轴线以预设角度旋转,通过多次调整物体在转台上的姿态以及标定好的深度相机和彩色相机可以采集目标物体的多视角彩色点云数据,对多视角点云数据进行配准、融合,并利用泊松表面重建算法重建出物体表面,即可得到物体完整的三维模型。实验表明,该方法重建精度可以达到0.42mm。3)采用点对特征算法利用基于转台的物体快速重建系统重建的三维模型与深度相机采集的场景点云数据进行6D位姿估计。首先对物体的三维模型计算点对特征进行全局建模存储成哈希表建立点对特征库,然后对场景点云计算点对特征索引哈希表查找对应点计算位姿,并通过投票选取最优位姿,最后通过迭代最近点算法对位姿做进一步矫正。实验表明,该方法位姿估计精度可以达到1.51mm,满足了机械臂抓取需求。