工业机器人在生产领域智能程度的提升极大地扩展了机器人的功能。智能化工业机器人不仅能将人们从复杂恶劣的工作环境中解放出来,还提升了生产效率和产品的品质,已经成功渗透到生产制造的各个环节中。喷涂机器人作为其中的重要组成部分,在家具喷涂行业也逐渐得到了应用。由于座椅类家具种类多且空间结构复杂,喷涂自主规划困难,喷涂机器人仍然使用手动示教方法,这会带来工作效率低而且喷涂的质量由示教人员的操作技巧决定的问题。本文面向多品种小批量混线生产的座椅类家具,为提升喷涂机器人轨迹规划智能程度,利用视觉传感器的图像信息,研究了基于特征识别的喷涂机器人自动轨迹规划方法。首先,确定了座椅类家具的点云测量方案和点云处理、识别算法。研究线激光轮廓传感器的测量原理和手眼标定方法,并扫描获取了准确的三维点云。使用直通、统计滤波方法去除无关数据和离群点,给出了不损失边缘特征点的降采样算法精简点云。为解决传统的点云配准和拼接方法在点云重叠率较低情况下效果不良的问题,结合测量方案,研究了基于随机采样一致性的圆柱特征识别算法,利用该算法完成了多视角的座椅家具点云拼接,得到了座椅家具的完整点云模型。其次,建立了空气喷涂多种工况下的涂料沉积模型。建立了平面单点、自由曲面上单点、单条直线路径和相邻直线路径不同工况下的涂料沉积模型,研究了涂层厚度分布与喷涂速度、相邻路径间距的关系。以表面喷涂均匀性和喷涂效率为优化目标,设计了加权评价函数对相邻路径间距参数进行多目标优化,得到了优化后的喷涂参数。此外还建立了复杂座椅家具工件的涂层厚度数值仿真模型。然后,分别给出了座椅家具的表面喷涂和边缘补漆路径规划方法。针对表面喷涂,提出了一种基于包围盒区块孔洞率和点云包络数的喷涂区域自动分割方法,并采用了点云切片算法和柔性中线提取算法相结合的方法生成面喷路径点,使用工件特征方向识别算法确定了喷枪姿态。针对边缘补漆,结合边缘提取和排序算法,提出了一种沿着座椅家具补漆边缘,时刻能够保证45度喷枪工艺姿态角的喷涂路径快速规划算法。最后,建立了喷涂机器人的路径规划实验平台,并对座椅家具所有喷涂面和喷涂边缘进行了全流程的实验,实验证明了本文提出的表面喷涂和边缘补漆路径规划方法可以准确有效地完成座椅类家具喷涂路径规划任务,且涂层厚度分布的均匀性和规划时间能够满足客户需求。