随着计算机技术、图像处理技术的发展，以及劳动力资源减少的压力推动，借助于机器视觉辅助控制的工业机器人在生产制造领域得到了广泛应用。但是在已有的很多应用场景中，机器视觉往往用来对二维平面内的物体进行定位，并引导工业机器人进行处理操作。为了进一步提高工业机器人的智能化水平，通过机器视觉对三维空间内的目标物体进行定位和姿态估计已经成为了机器视觉和机器人研究领域中重要研究热点。　　在工业生产领域，工业机器人操作的工件很多具有圆面特征，且没有明显的纹理，因而很难通过提取特征点实现此类物体的姿态估计。本文以机器视觉技术为依托，结合椭圆检测技术以及双目定位技术，对具有圆面特征的空间目标进行位姿估计，具体应用场景为工业机器人对大型遮阳伞伞盖的夹取。本文的主要工作如下:　　对相机的成像过程建立线性成像模型，考虑畸变因素的影响，引入非线性项，使用Matlab相机标定工具箱对相机进行标定，得到双目相机的内外参数。　　使用Canny边缘检测算法对图像进行处理得到二值边缘图像，再使用基于弦中点的Hough检测算法对椭圆中点进行粗定位，然后借助于粗定位得到的椭圆中心，使用基于最小二乘法的随机椭圆拟合算法实现对目标椭圆的检测和拟合。　　构造椭圆观测椎体模型，保持相机光心不变，旋转椭圆至特定位置，构造一个假想的椭圆透视投影，通过该椭圆透视投影的几何性质求得空间目标圆面在旋转之后的相机坐标系下的位姿，然后再转换得到其在实际相机坐标系下的位姿，并借助于双目视觉对空间目标圆面圆心的定位能力解决空间目标圆面位姿求解的二义性问题。在实际应用中，并不需要旋转相机。　　搭建机器视觉与工业机器人实验平台，使用本文所描述的方案对具有圆面特征的物体进行三维位姿估计，即使用机器视觉技术实现对遮阳伞伞盖的位姿估计，然后引导工业机器人对伞盖进行夹取操作。