乏燃料水池是核电站的关键辅助设备,主要用于冷却乏燃料,维持对辐照射线的屏蔽和吸收。当受到外部冲击载荷或应力作用时可能会导致水池池底局部破裂,需要水下焊接机器人实施水下救灾。水下双目视觉系统作为机器人的“眼睛”可对池底裂纹、孔洞等缺陷进行检测及精确三维测量,并将测量结果作为视觉控制系统的位置输入,从而控制机器人自动实施水下检测、堵漏和焊接。乏燃料水池内的恶劣环境不仅对水下设备提出了更为严苛的要求,还导致了水下成像噪声多而复杂、定位难而不准。因此,开发核电救灾水下焊接机器人的双目视觉系统,实现核辐射水环境下的高精度定位具有现实意义和战略意义。本文对核电救灾水下焊接机器人的双目视觉系统进行了开发,研究工作主要围绕该系统的理论与算法、实验平台搭建与测量实验这两方面展开,具体研究内容如下:1、研究了如何增强受混合噪声污染的水下图像,提出了一种水下混合噪声图像自适应滤波方法,并通过实验证明了该方法的有效性。2、实现了水下标定板图像的亚像素级角点检测,并探究了图像噪声对角点提取的影响以及角点检测精度对水下摄像机标定的影响。该研究结果对提高特征提取精度和水下摄像机标定精度具有一定的理论指导意义。3、研究了如何提高水下双目视觉系统的标定精度,提出了一种面向水下双目视觉的改进张氏标定方法。并通过极线校正实验和标定方法对比实验来验证了该方法的正确性、精确性及鲁棒性。4、设计了水下焊机机器人的双目视觉系统,并利用系统进行了实验室水下环境三维测量实验以验证系统的适应性及精确性。实验结果表明:在世界坐标系下,测量长度越小,误差越小,测量真实长度在300mm以内的目标的最大相对误差小于1.5%,实验结果良好。