目前,随着机器人技术研究的不断深入,越来越多的工业机器人应用于生产制造产业中。传统的工业机器人大多是采用“示教再现”方式来进行工作的,在固定的环境下重复预设置的动作。当作业环境或作业对象发生变动时,工业机器人将无法正常工作。如何提高工业机器人的适应环境变化能力和智能化水平,是一个具有挑战性的课题,具有一定的科研意义和市场前景。机器人视觉伺服是利用摄像机获取的视觉信息特征变化量作为输入量来实现机器人关节运动控制的。视觉伺服技术可提高工业机器人感知周围环境变化的能力,拓宽其应用范围。本文从生产中常见的定位和跟踪工程问题入手,对机器人视觉伺服系统来展开研究,主要包括以下内容。第一,直线式三轴机械臂运动平台设计与实现。通过对控制器、伺服系统和机械结构等分析研究,设计了具有三维空间运动能力的机械臂工作平台,并对其控制系统所涉及的加减速控制和插补算法进行了推导和分析。整机调试证明,该机械臂平台可以正常工作,并完成了直线插补和圆弧插补任务。第二,机器视觉子系统设计。通过对光源、摄像机和镜头等选型和分析,设计了机器视觉硬件平台。在软件方面,经过对图像滤波去噪、阈值分割、形态学处理和图像矩计算等图像处理算法研究,最终提取出用于视觉伺服的有效图像特征。第三,无标定视觉伺服控制算法设计。采用单目Eye-in-Hand视觉伺服结构,针对静止目标定位问题,设计了基于图像雅可比矩阵的定位算法。针对运动目标跟踪问题,建立了从图像特征空间到关节运动空间的非线性关系模型,并设计了基于BP神经网络的跟踪算法。最后,结合软件开发技术,完善了机器人视觉伺服系统设计,并验证了定位和跟踪算法的可行性。综上所述,本文通过相关理论研究和工程实践,完成了视觉伺服系统的开发,并实现了视觉伺服定位和跟踪的功能,为后续深入研究奠定了基础,达到了课题研究的预期目标。