在“中国制造2025”强国战略行动纲领的影响下,我国在智能机器人领域处于高质量发展阶段。部分传统机器人都是根据离线编程往复运动,随着现代计算机视觉技术不断升级,越来越多通过人眼能够完成的任务被机器视觉所取代,为现代机器人基于视觉的三维重建和应用提供了思路。本文以并联机器人作为应用工具,对基于多目视觉系统的目标三维重建和机器人抓取进行了研究。首先,本文研究了相机成像原理和不同坐标系之间转换关系,在单、双目视觉模型的基础上对主要的硬件设备进行选型,结合系统软件,设计组建了一个多目立体视觉系统。采用张正友标定法对三台相机拍摄的图像进行标定,为保证多目相机的标定精度,利用MATLAB2018b Tool Box工具箱完成手动标定,为后续三维重建工作打下基础。然后,本文对相机完成标定后拍摄的初始图像进行图像灰度化、图像滤波和直方图均衡化三种预处理方法,进而得到信噪比较高的图像。针对特征匹配时容易出现误匹配的问题,根据传统SURF算法利用视差梯度原则改进了RANSAC算法对错误匹配点的筛选。通过不同算法的特征匹配对比实验,证明了改进算法不仅具有较高的匹配精度,还降低了程序运行时间,具有较高的鲁棒性,提高了目标识别的能力。其次,根据不同立体匹配算法生成视差图的质量和运算效率不同,本文采用SGBM半全局立体匹配算法和BM字符串搜索算法在相同条件下对圆柱瓶进行立体匹配。通过实验数据对比选用SGBM作为本文的目标定位算法,将原图像和填补空洞后的视差图通过Visual Studio 2017软件完成三维点云重建,利用ICP原理进行点云拼接,将不同视角的三组点云图拼接成一个完整目标物体的三维点云图。最后,本文设计了由多目视觉系统为基础的并联机器人作业平台,根据TCP/IP地址建立电脑与并联机器人的通讯。采用眼在手外的模式对机器人进行手眼标定,确定了相机和机械臂末端相对位置。通过实验证明论文的研究能够让并联机器人准确完成定位抓取作业。