针对多种类、形状各异、散乱放置、抓取位置高度不一致的异构件,且在弱纹理,反光等复杂场景中如何实现精确抓取,满足下一步机器人焊接加工要求的问题,本文利用双目结构光系统对异构件三维信息的关键技术以及异构件的位姿识别进行研究。主要研究内容包括以下三点:（1）结构光系统的搭建与三维重建研究针对传统的双目视觉易受环境光等影响的不足,搭建一套双目结构光系统,完成硬件、软件设计、相机标定等。选用多频外差法作为解相结构光投影图案的方法并对双目结构光三维重建展开研究,完成异构件的三维重建。针对相位校正存在的部分无法去除的异常相位跳跃点,提出改进的单调法,在原有的基础上增加对整行相位的斜率拟合作为限制条件,恢复无法正常校正的相位,最后依据双目视觉的匹配原理完成异构件的三维重建。（2）基于点云的位姿估计针对三维重建后大量的冗余点和异构件周围的噪声点,对点云进行预处理,针对多种类异构件存在同一场景中,利用欧式聚类实现分割。利用ISS算法完成对异构件抓取平面的关键点提取,为点云粗精配准提高效率,最后通过坐标系的旋转平移变换得到目标位姿,实现对异构件的位姿估计。（3）定位抓取研究研究手眼标定原理,使用eye-to-hand方法开展标定的相关实验,求解得到相机坐标系与机器人坐标系的转换矩阵,为抓取工作做好准备。点云配准和手眼标定都会计算得到各自的旋转平移矩阵,结合两个矩阵可求解异构件在工件坐标系下的位姿信息,并将其写入机器人控制柜中,使得机器人移动到计算的指定位置实现定位抓取。以多种类异构件作为研究对象,使用标定板验证相机标定精度和手眼标定精度,左右相机标定的像素误差为0.05和0.04,手眼标定的旋转均方根误差为0.15°。针对重建精度问题,三维重建上下叠放的标准块并计算标准块表面两片点云平均距离,进行实验验证,结果表明精度可达0.04mm。对不同位姿的异构件进行抓取,实验结果表明抓取成功率达到98%,验证对目标抓取的有效性。