随着智能化进程的大力推进,特别是在以高端装备为核心的工业4.0时代背景下,机器视觉行业正在飞速发展。近年来,工业机器人发展迅猛,市场需求大幅增长,在这一过程中机器视觉技术的发展功不可没。本文结合目前的市场需求,使用工业机器人结合双目立体视觉技术设计了一套针对任意摆放的机械连杆零件的抓取系统。本文主要进行了以下研究内容:根据项目需求,选择合适的硬件设备包括相机、镜头、光源等。根据现场的安装环境和机构运动行程选择合适的机械手型号。对工业相机的成像模型、双目相机的安装方式、双目标定以及手眼标定的算法原理进行详细的介绍。编写程序进行相机和机械手标定算法的实现并对最终的标定结果进行分析和比较。本文根据对连杆零件的表面特征的分析,决定使用散斑激光器来增强零件的表面纹理信息。通过对立体匹配算法的研究获得目标物所在场景的视差图,并通过三维重构得到连杆零件的三维点云图。针对目标零件所在场景的点云信息过多导致后续点云配准速度过慢的问题,本文提出了一种基于Z轴方向坐标值的阈值分割方法对场景点云进行背景去除。研究了针对任意摆放的多个目标物体的三维位姿估计的问题,最终本文选择基于模型的点云配准方法对场景点云中的目标零件进行位姿估计。该点云配准算法首先对大量的点云数据计算每个点的法向量,然后提取特征点,对特征点进行特征描述,再将模板点云与场景点云进行初步的配准,再使用ICP算法进行点云精确配准并计算点对之间的旋转变换关系。最后结合之前手眼标定的结果可以得到目标在机械手基坐标系下的三维位姿信息。将得到的位姿信息发送给机械手,引导机械手进行连杆零件的抓取。结合软件和硬件完成了基于双目立体视觉的连杆抓取系统的设计,成功的实现了对任意摆放的连杆零件的机械手引导抓取,并对最终的结果数据进行分析和比对确认达到了项目的实际要求。实验结果证明本次项目能够准确快速的完成对目标工件的抓取,且具有一定的稳定性,符合实际生产制造环境的要求。