随着我国科技水平的不断进步,代表着当代高新科技发展前沿的视觉机器人技术,已经成为当前研究的热点。作为机器人感知信息的重要手段之一,视觉技术不但增强了机器人适应环境、认知环境的能力,同时还提高了其工作效率。但作为机器人领域的一个重要分支,工业机器人仍面临着如何研发合适的视觉技术,进而解决其智能化、信息化的问题。工业环境下的目标识别与定位是工业机器人最常规的作业,也是柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)的重要环节。从而,研究视觉工业机器人的目标识别与定位具有十分重要的理论价值和实际意义。本文将重点研究如何利用视觉技术实现工业目标的三维定位及空间姿态获取,并在此基础上联合工业机器人实现对目标的抓取、分拣。为了完成这一目标,本文详述了基于视觉技术的工业目标识别与定位的整体流程和技术方法,包括从图像中得到目标的二维位置信息、双目视觉下的深度信息获取,并对基于空间点云的目标姿态获取进行了初步研究与仿真实验。主要研究工作如下:(1)详细阐述了视觉定位的基本理论和技术流程,包括:摄像机的成像模型、各视觉坐标系之间的转换关系、摄像机标定的理论和方法以及双目立体视觉的测距原理等。同时,对比了基于OpenCV和基于MATLAB两种标定方法,得到了基于OpenCV的标定方法在保证标定精度基础上具有良好的程序移植性的结论。(2)在目标的识别和定位研究中,首先采用基于边缘梯度的形状匹配算法识别目标,并通过基于亚像素的边缘细化算法来提高识别速度,结合摄像机标定及坐标系转换结果,得出目标在二维平面上的精确位置信息,然后,在此基础上通过双目视觉的三角测距原理获取目标的深度信息。(3)已知目标的三维坐标后,基于目标轮廓的空间点云,提出一种利用模型点云和目标点云之间刚体变换关系来获取目标空间姿态的方法,并采用基于迭代最近点(ICP)算法的三维点云配准方法计算该刚体变换,最后针对提出方法的配准效果进行了MATLAB仿真验证。(4)进行了联合视觉技术与工业机器人的定位抓取实验,在完成视觉坐标系到机器人坐标系转换的基础上,将目标的定位结果传输给机器人的控制系统中,引导机器人完成对目标的定位及抓取,实验表明机器人的抓取成功率能基本满足实际要求。