随着机器人技术的不断发展,智能型机器人已成为机器人发展的主要方向。机器视觉则是提高机器人智能化水平的关键技术之一。双目视觉可以模拟人的双眼,能够对三维世界进行准确的感知和理解,在现代工业和人类日常生活中得到了广泛的应用。因此研究双目视觉具有重要的理论价值和现实意义。本文利用双目视觉获取信息,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征对目标物体进行识别与定位,并控制机器人手臂抓取目标物体。本文的主要任务是对非特定物体进行识别和定位。因此,本文将首先介绍常用的图像特征并分析相应特征的优缺点,详细介绍SIFT算法提取特征点的过程,并对目前常用的特征检测算子的组合进行比较,并分析这些算子的优缺点。其次,针对SIFT算法在对光照变化敏感、只具有部分仿射变换不变性及运行时间长等方面存在的缺点,提出改进方案,并进行相关论证实验。最后,利用改进的SIFT算法识别目标,根据双目立体视觉视差原理,确定出目标物体在空间中的位置以及目标物体的长、短轴信息。并将物体的三维信息传到机械臂控制系统,然后驱动机械臂对物体进行准确抓取操作。实验结果表明：利用改进的SIFT算法能够更好的识别物体,改进的SIFT算法不仅保持了传统SIFT算法对旋转、尺度、部分遮挡的鲁棒性,并对仿射性具有了完全不变性,还增强了对光照变化的鲁棒性。