近年来,智能机器人技术产业不断发展,人工智能、图像识别、多源传感器融合等技术逐渐应用到各行各业。随着家畜设施化养殖产业不断规模化、系统化,巡检机器人在家畜健康检测应用场景中得到了广泛的应用。巡检机器人可以搭载红外热像仪、高清彩色相机等感知元件,进而采集多源信息,为家畜目标健康行为分析提供数据支持。本文针对巡检机器人在家畜健康巡检任务中异构双目视觉的目标匹配与定位技术需求,创新性地提出了一种异源图像相同标定点检测排序算法,完成对异构双目立体视觉系统标定;提出一种异源图像ROI区域双极线约束匹配算法,对异源图像上的相同目标进行匹配;结合RFID技术和设施化环境信息,研究基于异构双目立体视觉的目标双重定位技术,实现家畜目标身份信息感知。首先,针对由红外热像仪和高清彩色相机所组成的异构双目立体视觉系统,设计了一种异构双目立体标定方法,实现了异源图像相同标定点检测排序,同时基于张正友标定法完成巡检机器人异构双目视觉系统的标定,得到相机系统的内外参数。然后,结合异构双目视觉数学模型,提出一种异源图像ROI区域双极线匹配方法,实现了异源图像目标匹配;针对“一对多”匹配失败情况,采用待匹配区间约束法和自适应视差约束法相结合的策略,实现高精度异源图像目标匹配。该匹配方法可以满足家畜巡检的实时性和精确度要求。其次,基于三维重建技术,使用异构双目视觉系统完成目标视觉定位。结合巡检机器人结构参数模型,构建相机、云台、升降杆、机器人底盘与世界坐标系之间的坐标变换数学模型。在获得目标在世界坐标系下位姿的同时,结合RFID定位技术和设施化养殖环境,研究目标的双重定位技术,实现家畜目标身份信息感知。最后,将上述算法部署到Jetson Xavier NX嵌入式开发板并接入巡检机器人系统。通过行人目标实验,验证了算法的准确性。通过奶牛和生猪殖场现场试验,验证了系统的稳定性和可行性。此外,基于QT开发了一个可视化界面,进而便于畜禽养殖专家调取视频并对家畜目标健康分析。