智能制造的发展使得机器视觉在工业机器人中的应用越来越广泛,并对复杂环境下机器视觉的应用也提出了相应要求。在当前工业应用中,采用较多的还是配备单目视觉的机器人,这种机器人系统只能获取目标工件的二维信息,无法应对实际工况中工件姿态多样和堆叠的复杂情况。由此本文对基于双目视觉的机械手定位控制系统开展研究,论文主要研究内容如下:（1）对堆叠工件位姿信息的获取展开研究,通过双目标定实验获取相机内、外参和两相机间的相对位姿,利用标定结果对图像作几何变换以矫正图像,采用透视可变形模板匹配和基于矩形的位姿评估法研究相机对堆叠工件的定位效果,在此基础上通过透视可变形模板匹配法获取工件三维位姿,并用立体匹配法得到的深度信息矫正该位姿,获得了目标工件在相机坐标系下的准确位姿。（2）为验证研究方法及算法的有效性,构建了悬臂式四轴机械手实验平台,实验平台控制系统采用“PC+运动控制卡”的系统架构,采用韩国IMI公司的IMB-750GC工业相机和上海小墨公司的MT-263运动控制卡设计并构建了实验平台的控制系统。（3）为便于开展实验和应用,开发了控制系统程序。控制系统人机界面包括通讯、机器人运动控制、图像处理和工件定位抓取、放置等功能程序。（4）应用开发的实验平台,对系统获取堆叠工件位姿信息和机械手自动抓取工件开展研究和试验分析。通过研究抓取过程中的坐标系转换关系,推导了将图像定位得到的位姿转换为目标工件在机械手基坐标系中三维位姿的关系式,结合机械手结构进行逆运动学求解获得了机械手抓取运动轨迹数据。针对堆叠目标中可定位抓取和不可定位抓取目标的分类问题,通过设置堆叠系数值和匹配分数阈值优化了模板匹配过程,实现了分类抓取。制定了“从上至下,从左往右,从前往后”的抓取顺序作为抓取优先级的评价标准,并通过研究规划抓取轨迹优化提高了抓取效率;针对光照变化和多类工件干扰两种复杂环境开展多组实验,对比分析堆叠工件的抓取成功率和定位精度,验证了本文系统的可行性和对复杂环境的适应性,并对误差原因进行了分析。通过抓取实验结果验证了本文开发的系统在复杂环境下对堆叠工件具有较好的定位识别效果,抓取精度可满足一般工业机械手的抓取工件的要求,相关研究成果对于促进工业机器人在智能化生产系统中的应用具有借鉴意义。