本发明公开了基于双目视觉的钢结构损伤智能巡检方法、系统及机器人，所述方法包括：获取待测钢结构图像数据，进行滤波、降噪、图像增强和三维重构，获得钢结构图像三维重构数据；搭建卷积神经网络模型对钢结构图像三维重构数据进行多次迭代训练，获得钢结构损伤识别模型；判断待测钢结构损伤类型，并采用实例分割和二值化计算获得识别的损伤图像；将识别的损伤图像进行骨架提取和像素映射到三维表面，并进行形态特征计算，获得损伤的几何尺寸与空间位置信息；根据所述损伤的几何尺寸与空间位置信息进行可视化成像，获得可视化钢结构损伤图像。本发明通过双目视觉技术获取更多的损伤特征信息，结合机器学习算法，实现了对损伤的快速高效检测。