随着工业自动化程度的提高,传统的将不同种类的工件分拣出来的人工作业方式不满足日益加快的生产线工作要求,尤其在有辐射的工作环境下急需实现自动化的分拣。而机器视觉与工业机器人联合工作,将提高分拣的效率和识别的精确性,从而带动产业向自动化转变。因此,如何将现有的视觉识别技术与机器人控制技术融合至关重要。本文研究的目标是散乱摆放的遮挡工件,研究一种基于双目平行视觉的尺寸和位姿检测技术,通过机械臂结合机器视觉识别的结果完成对不同种类工件的分拣操作,为自动化分拣提供技术支持,主要研究内容如下:首先,根据分拣的任务需求,分析了相交式和平行式相机安装的成像原理,确立了本文采用两个平行相机安装方案,并给出了具体的安装参数,根据相机的安装特点,设计了标定实验,并在实验中进行了参数的标定,确定了针对目标工件进行图像检测的整体研究方案。其次,对预处理中的图像增强方法进行研究,给出了一种适用本文实验采集的图像增强算法,分析了进行图像极线校正的必要性。对立体匹配中各参数变化对于匹配结果的影响进行了分析,确定了针对不同情况下的具体匹配参数的选择方法。再次,分析了三维重建的原理和获取三维位姿的方法,针对本文的工况给出了一种对文中目标工件的图像分割方法,给出了对目标工件的特征提取、轮廓拟合、尺寸与位姿检测的方法,实现了在堆叠工件中对要抓取的目标工件的位姿和尺寸的识别。最后,基于相机SDK和MFC框架开发了双目视觉分拣系统软件平台的图像采集和图像处理等模块。基于V-REP平台完成了分拣过程的系统仿真,搭建了实验系统平台,分析了尺寸和位姿的检测精度,结果表明整个分拣实验满足实际工作中的要求。