随着制造业的发展以及市场需求的变化,新产品更新换代的速度加快,用户要求的交货期愈来愈短;在生产类型中,大批量生产的比例下降,中小批量及单件生产的比例不断增加,由此带来的问题也越来越突出:需准备大量的夹具(如专用夹具、组合夹具等)更换,增加了生产周期;大幅度提高了产品的成本;待加工工件形状复杂,用夹具进行定位非常麻烦,同时不利于以后同类新产品的扩展。近年来出现的无夹具定位技术就成为解决上述问题的有力手段。本文从计算机视觉技术入手,对无夹具工件定位问题进行了深入研究。　　双目立体视觉技术通过模拟人的双眼,可在多种条件下灵活的获得景物的三维信息,相对单目视觉而言有着不可比拟的优势。因此本文主要研究将双目视觉技术应用于数控机床的工件定位,取代传统夹具的初始定位功能。主要研究内容有以下几个方面:　　1.摄像机标定是确定摄像机内部参数和外部参数的过程。标定的目的是建立物体的三维世界坐标系和图像坐标系之间的关系。摄像机标定的准确性决定了识别目标物体的准确性。本文采用基于二维棋盘格的标定方法(该方法采用平面靶标,通过在不同的多个视点采集靶标图像,实现摄像机的标定),先分别对左、右摄像机进行标定,获得每个相机昀内外参数,推导出左右摄像机的位置关系。　　2.为了获得工件的三维坐标信息,必须对左右摄像机拍摄的图像进行立体匹配。Sift算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题,并能在一定程度上对视角变化、仿射变化、噪声也具备较为稳定的特征匹配能力。 Harris角点检测算法,利用梯度信息来检测角点,准确度高,并且其还具有旋转和光照不变性,可以说它是目前最著名的角点检测算法。本文提出了一种Sift+Harris亚像素角点立体匹配算法完成了对目标物体特征点的准确匹配。由于亚像素定位技术的引入,使得匹配精度得到了很大的提高。　　3.完成图像立体匹配后,利用所获得的数据对工件进行三维重建。左右摄像机拍摄到的图像中的点与实际物体上的点存在着一一对应关系,当得到双目相机对同一空间点拍摄的两幅图像后,可以依据对应关系反推出实际空间点的三维信息,从而获取实际空间点的三维坐标,实现了目标物体的三维重建,完成无夹具工件的初始定位。