随着光学、电子学、控制科学、机器人学等众多学科的蓬勃发展,在机器人控制领域,视觉控制是当前的研究热点之一。在工业机器人领域,视觉主要用途有:产品的外观检测,如医药生产上的瓶口检测;零部件的识别,如汽车行业上用于汽车零部件信息数据的采集和追溯;引导和定位,如汽车行业冲压车间的机床在上下料时采用机器视觉来定位,则可以引导机械臂准确抓取;高精度检测,在精密度要求高的场合,肉眼达不到作业要求时,则需要用视觉设备代替人眼来执行作业。本文以基于视觉反馈的三自由度转载机械臂控制过程为研究对象,对该机械臂的运动学和动力学进行分析,通过视觉传感器进行图像采集,获得图像信息后完成图像处理以及图像特征提取与定位。本文主要工作如下:首先,论述了机器人视觉控制的研究现状,对基于位置的视觉伺服控制和基于图像特征的视觉控制进行了介绍;介绍了机械臂运动学的基础理论和转载机械臂的基本结构特征,以此为基础,利用MATLAB软件进行了正运动学和逆运动学仿真,实现了对运动学模型的验证。其次,利用拉格朗日方程建立了机械臂的动力学方程,得到了机械臂动力学模型。设计了基于模型补偿的机械臂PD控制,通过李雅普诺夫稳定性原理证明了机械臂轨迹跟踪控制系统的稳定性。仿真实验结果表明基于模型补偿的机械手PD控制器能够很好的跟踪期望轨迹。然后,对视觉检测系统进行了研究。在通过相机采集和传输图像的过程中,图像会因各种噪声源的干扰导致图像中包含噪声点的情况,在工业应用中这些噪声会对图像的识别结果造成误差,因此,消除这些噪声并突出图像中的有用信息,有利于得到更加准确的合作目标点的识别与定位结果,对摄像机采集到的图像信息进行了图像增强、平滑、边缘检测等处理。最后,对合作目标的识别做了研究,采用基于SIFT局部特征的识别方法进行识别。为了提高定位精度,在进行模板匹配后,使用图像矩算法来计算合作目标的准确位置。