自“工业4.0”的观点提出以来,工业自动化流水线技术带领了第四次工业革命的风暴。工业机器人在流水线的作用也越来越大,在工业流水线的机械臂上引入视觉系统已经成为了时代热点,机械臂的视觉系统已经广泛应用于工业流水线的加工过程中。本文通过分析当下机械臂分拣系统的发展历程,着重研究基于视觉分拣过程的设计。通过分析机械臂的运动学、图像处理、视觉伺服等知识,利用实验室的IRB120小型的六自由度机械臂构建了一个基于视觉的模块化分拣流水线的系统,通过此系统实现不同颜色工件分类存放的过程。为了完成此课题,本文进行了以下研究:分析研究机械臂运动轨迹。通过研究视觉伺服技术在流水线的应用,确定本文中视觉伺服结构;对工业流水线中的机械臂运动学进行分析,通过D-H参数算法建立其运动学模型,求解机械臂的正逆运动学方程,并在MATLAB仿真环境下采用多项式插值的方法,求解机械臂的运动轨迹。搭建工业流水线中机械臂的视觉系统并对图像进行处理。本文的视觉系统采用的是基于位置控制的伺服结构,从各种不同的标定方法中选取标定精确度高的算法--张正友标定方法对视觉相机进行标定。采用平滑和锐化两个过程完成图像的预处理,提出了改进的自适应的滤波方法对工件图像进行平滑处理。通过一阶微分和二阶微分算法来实现图像锐化,通过学习,采用MATLAB对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子进行了仿真,对比各种算子的仿真结果,选取最优的提取边缘算子。采用图像特征提取和颜色识别完成流水线的分拣过程。本文采用阈值分割和聚类分割两种方法来区分背景和目标;根据工件的特征通过连通区域标记法和Harris焦点检测法等提取工件的参数识别,得到工件的位置坐标和边长等参数;本文选用基于提取阈值的颜色识别法和基于Alex Net神经网络模型两种方法对工件颜色进行识别。完成一个基于模块化分拣流水线系统的设计和实验。通过机械臂视觉分拣单元完成工件分类存放过程。经过多次实验,此系统具有很高的使用价值,可以为工业流水线中视觉快速分拣任务。