工业机器人广泛应用于传送带上产品的抓取,目前较为常见的应用场景是:传送带上的产品单一且产品周期确定,之后精确示教机器人抓取。但是在某些生产线上（例如汽车灯具厂成型车间灯壳、面罩生产线）的传送带上有不止一种产品且产品周期不确定,传统的机器人会抓取失败。而将视觉技术和机器人技术结合将有效解决这种问题,特别是是双目视觉能够获得传送带上不同目标的三维位姿信息,这将有效解决传送带上存在两种或以上产品时机器人抓取的问题。本文以ABB IRB1200机器人为平台,构建了双目视觉目标定位与抓取系统,对基于双目视觉的目标定位、识别和机器人抓取技术进行了研究。本文主要研究内容包括:（1）总结双目视觉机器人抓取的国内及国外研究现状。首先研究了双目视觉定位抓取系统的硬件（机器人、工业相机、镜头及机器人末端抓取器等）选型依据并确定整个视觉系统的核心硬件选型。其次根据相机的公共视场及双目视觉深度方向的测量误差研究了相机的安装方式、基线距离和拍摄距离合理确定。（2）在视觉系统标定部分,分别用OpenCV和Matlab进行相机标定实验得到相机内外参数和双目视觉系统的位置参数,并通过测距的方法分析了两种标定方法所获取结果的准确度。其次还研究了机器人手眼模型,并通过一种快速手眼标定方法得到了手眼标定参数。（3）在目标识别部分,深入研究了基于SIFT算法的目标识别方法,同时针对研究中发现的目标识别精度不高的问题,结合RANSAC算法优化了目标识别过程,提高了识别准确率。（4）在目标定位部分,基于Canny边缘检测方法获取了模板图目标的边缘轮廓,并根据轮廓获得了模板图像上目标的形心,结合SIFT算法识别出目标形心的空间坐标。在获取目标形心的基础上,还通过确定场景图中目标物体的母线的斜率来确定其位姿信息,最终结合两者共同完成目标定位。（5）最后,基于OpenCV和VS2015使用MFC编程开发了一套双目视觉定位抓取软件,在分析抓取可靠性后进行了抓取实验,并针对抓取失败的情况将形心Z坐标值进行优化,提升了抓取的成功率。