立体视觉研究的主要内容是利用二维投影图像的平面信息来恢复三维景物的空间信息，它是计算机视觉的主要任务之一,也是计算机视觉中的经典课题。本文主要研究了双目立体视觉技术在机器人辅助示教中的应用，其目标是在机器人移动过程中，利用机器人执行末端安装的双摄像机拍摄的图像，来为机器人提供兴趣目标点的三维信息，使得机器人能从诸多物体中识别出自己想要的目标，并进行跟踪。　　在摄像机标定阶段，完成摄像机标定及畸变校正，采用外极线校正的方法完成了对立体图像对之间的校正，为下一步的立体匹配打下基础。　　立体匹配是本文研究的重点，文中分别对基于特征匹配与基于区域匹配加以研究。重点研究了基于区域匹配的快速且低计算代价的单向匹配算法，以唯一性约束及一种隐含的约束条件为匹配准则，动态去除匹配过程中出现的伪匹配，引入Box滤波加速技术，克服了传统区域匹配的计算代价高的缺点。最后将本文算法与传统的BM算法进行比较，实验表明，本文算法具有较快速、简单、准确的特点，并可以得到较好的致密视差图。　　目标识别阶段，采用灰度阈值分割的方法，对得到的视差图进行了目标提取，利用链码搜索法有效的去除了目标图像周围的不利噪声，采用图像矩的方法得到了目标物体的质心坐标。　　机器人示教阶段，以工业机器人为研究对象，建立了相应的运动学模型，并以目标物体的质心坐标为视觉反馈信号，采用基于位置的控制方式指导机器人，最终实现了对目标物体的识别和跟踪。　　最后，采用VC＋＋技术编写了软件界面，实现了对图像的采集、预处理、立体匹配及跟踪，验证了该算法的可行性。