随着爬壁机器人的快速发展,船舶和罐体等大型立面的作业任务也引入爬壁机器人来完成。目前人工操作爬壁机器人存在效率低不灵活、高空作业危险系数高等诸多弊端。如何实现灵活、高效的立面作业成为一个亟待解决的难点。针对这一问题,能够实现爬壁机器人的自动化立面作业及效果检测将会是解决问题的关键。爬壁机器人无法实现自动化立面作业主要是由于船舶、储罐表面存在立面特征,如法兰、螺栓等。因为爬壁机器人无法识别及定位其具体尺寸将无法对其作业,只能避让处理。随着计算机视觉的飞速发展,各个领域都得到了较好的应用。因此本文采用双目视觉系统及结构光系统对船舶、储罐的立面特征进行识别及作业后的效果检测,并搭载在移动机器人平台上进行应用。具体研究内容如下:首先,根据实际船舶、储罐的立面特征数据库完成了视觉方案的设计,构建仿真立面特征数据库,完成双目视觉的软硬件平台搭建及图像预处理。进而展开基于双目视觉的立面特征识别算法的研究,采用张氏标定获取相机参数,对获取双目图像进行基于Bouguet算法的立体矫正,构建立体匹配参数,采用SGBM立体匹配算法完成室外环境下立面特征视差恢复,运用三角测量原理完成距离测量。接着基于SSD目标检测算法实现室外仿真环境下立面特征检测,采集不同天气及光照环境下的立面特征图像,创建立面特征数据集,训练立面特征识别模型。针对经典SSD模型冗余程度,采用卷积核剪枝的方式进行模型优化,模型的识别精度未明显下降的情况下,提升模型速度性能,达到预期效果。为完善立面作业自动化,搭建双目结构光视觉平台,分析常见编码方式,采用空间编码方法,完成立面特征深度测量,并分析精度及影响因素。最后,搭建视觉移动平台,将视觉系统安置于移动平台上,并把视觉程序移植到NVIDIA TX2嵌入式开发板中,进行了双目视觉静态测距、实时动态识别和立面作业效果检测实验。结果表明,本文所采取的双目视觉立面特征算法与立面作业效果检测算法能够在室外环境下对立面特征进行高效、准确的识别与检测,能够对爬壁机器人自动化立面作业提供技术支持。