本文利用Delta并联机器人、工业控制计算机、嵌入式开发板、工业相机和传送带模块,设计完成了基于工业计算机和嵌入式的双视觉分拣与跟踪系统。通过引入嵌入式视觉技术,不仅优化了系统结构而且提高了系统的运算效率。本系统可应用于工业生产上的产品分拣作业和产品的跟踪作业等领域。本文的工作主要包括以下几个方面:1)机器人、视觉、传送带系统之间的标定针对这一双相机、多系统之间的复杂标定问题,在完成Delta并联机器人的运动学参数标定、两个相机各自视觉参数标定的基础上,利用标定好的双相机和Delta并联机器人作为测量工具,再结合激光跟踪仪和Matlab标定工具箱,完成了传送带系统与视觉系统之间、传送带系统与Delta并联机器人之间的位置关系标定,为整个系统准确运行奠定了坚实的基础。2)视觉检测定位算法的研究通过引进标签表和前后追溯的游程链表改进了一般的游程编码方法,完成了对二值图像连通域和其质心的快速提取;在获得连通域质心的基础上,采用MER算法更加快速地提取最小外接矩形,完成了目标位置预测模块中对目标物体位置和姿态的定位;在获得连通域边界点的基础上,采用一种快速的二值图像边界搜索算法以及一种新的快速边界直线检测算法获取边界直线方程,并根据直线交点与预测模块目标检测的相关特征完成对目标物体位置和姿态的定位。最后,基于以上关键技术,利用VS和QT集成开发环境分别完成了目标位置预测以及目标分拣跟踪系统的图像实时采集和处理系统。3)机器人轨迹规划、实时跟踪与分拣基于图像处理获得的位置和姿态信息来完成机器人的轨迹规划。通过引入缓冲时间实现机械手运动加速度平滑过渡,避免了由于运动加速度剧变引起的振动。采用等间隔小时间的插值方式,使其分拣和跟踪的轨迹平稳而准确。