机器人视觉能应用于许多人眼无法感知的场合，针对石油化工企业发生的泄漏问题，也可以采用机器人立体视觉进行石化零部件的检测和修补。要使机器人能够快速找到特定零部件，需要建立石化企业的零件模型，便于在识别时机器人与零件模型匹配。由于点云模型包含采样点的位置、颜色等属性，并且可以建立任何拓扑连接信息、数据形式简单、易于存储和编辑，使得运用点云建立三维模型具有很大的优势。本文首先利用双目立体摄像机获得化工零件的深度信息，即点云信息，然后详细介绍点云信息所需要的预处理技术和特征点提取技术，最后建立三维点云的模型库。本文的研究内容和创新性理论主要包括以下几点：1、根据计算机获取的深度图像提取零件，获得完整的零件点云信息，并且搭建可以使点云图像平移、旋转、缩放的三维显示平台。2、使用手动方法去除噪声，并且利用求取距离的方法进一步自动去除噪声。在建立8-邻域结构的基础上，使用一种高斯曲率的估算算法得到高斯曲率值，从而实现保留特征点的点云简化。3、采用曲率计算方法快速识别点云模型边界特征，使用骨架理论提取点云模型的关键点，将关键点与边界点组合为完整的特征点，并对特征点进行边界拟合，获得具有模型形状特征的边界曲线。4、建立点云簇—簇拓扑结构，提取简化的语义描述零件特征的方法，建立语义描述系统，搭建三维模型库。