双目摄像头模组实现物体的精确检测主要依赖于双目测距和图像处理技术。双目测距通过两个不同角度的摄像头来获取物体的立体信息，再通过三角测量原理计算出物体与摄像头之间的距离。而图像处理技术则是对获取的图像进行处理和分析，提取出物体的特征信息，例如边缘、颜色、纹理等，从而实现物体的精确检测。

具体来说，双目摄像头模组实现物体精确检测的步骤如下:

1.图像获取: 通过双目摄像头获取物体的两幅图像，一幅为左视图，另一幅为右视图。

2.图像预处理:对获取的图像进行预处理，包括灰度化、噪声去除、图像增强等操作，以提高图像的质量和识别率。

3.特征提取:利用图像处理技术，提取出物体表面的特征信息，例如边缘、角点、纹理等。这些特征信息将用于后续的匹配和识别。

4.特征匹配: 将左右两幅图像中的特征信息进行匹配，通过特征点的对应关系，确定物体在两个视图中的位置和姿态。

5.立体重建:根据特征匹配的结果和双目摄像头的参数，利用三角测量原理计算出物体表面的三维坐标，从而得到物体的立体形状。

6.物体识别: 将重建得到的立体形状与已知的物体模型进行比对，判断是否匹配，从而实现对物体的精确检测。

需要注意的是，双目摄像头模组的标定和校准是实现物体精确检测的关键步骤。标定是为了确定双目摄像头的内外参数，包括焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。校准则是为了确保左右两个摄像头之间的相对位置和姿态是准确的，以保证测量的精度和准确性。