自动上料机械手作为解放生产力的有效工具,对实现装配流程的自动化起到重要作用。机器视觉是当下热门研究方向,是指导自动上料机械手完成对物料的识别、定位、搬移等自主动作的关键技术。然而,传统单目视觉系统难以准确获得深度信息。针对传统单目视觉系统的不足,本文以东莞市R企业某款车载充气泵装配线薄片状物料上料工位为对象,对机械手自动上料的视觉识别定位系统进行研究,结合单目相机与激光发射器组成激光三角测距系统实现深度的测量,优化单目视觉系统难以获取深度信息以及难以适应深度变化导致的检测效果欠佳问题,为装配过程中物料上料提供一种准确性高、鲁棒性强的识别定位技术手段。本文主要研究内容如下:第一,研究机器视觉系统的成像原理和标定方法。进行单目相机标定得到其内、外参数矩阵;使用内、外参数矩阵进行映射变换矫正图像畸变,提高图像质量;提出一种快速手眼标定方法得到相机与机械手坐标系的位置关系转换矩阵,为后续的上料抓取研究奠定基础。第二,研究提出基于激光三角测距的视觉识别定位系统方案,包括视觉系统和运动控制系统。研究视觉系统获取薄片状工件二维坐标以及激光三角测距深度信息的方法;研究运动控制系统对视觉系统工作距离的自适应调整技术以及工件的上料抓取方法。第三,研究视觉系统薄片状工件图像空间滤波、边缘检测等图像处理核心算法。分析不同图像处理算法效果,研究滤波方法减少图像噪声影响;研究边缘检测算法提取工件边缘轮廓;基于边缘轮廓信息研究Hu不变矩算法进行模板匹配,计算分析工件轮廓矩获得工件位姿信息,实现工件的识别定位。第四,研究建立视觉识别定位系统实验硬件平台,开发上位机软件,进行激光三角测距和机械手上料抓取实验。实验结果表明:整个系统识别定位精度较高,可以准确引导机械手对工件进行上料抓取。经过实验验证,本文研究设计的视觉识别定位系统精度高、适应性强,整个系统硬件成本低,开发周期短,为工业上机械手上料抓取应用场景提供了新的思路与方法。