传统的机械臂通过示教或动作编程已经可以很好地在社会生产中担当辅助角色,甚至可以在某些方面代替人类完成工作。但在智能制造的时代背景下,人类对机械臂的期望并不止步于此,机器视觉的引入使机械臂变得更加智能化,其功能更加完备化,因此融合机器视觉的机械臂现已成为当前热门的研究领域之一。但目前融合机器视觉的机械臂大多基本上只能够在较为简单的操作场景中进行视觉引导操作,面对存在空间障碍物的复杂构型场景仍然束手无策。本文主要结合机器人运动学,机器视觉,运动规划等技术,对基于视觉的复杂构型场景机械臂目标拾取问题进行研究。首先,对基于视觉的机械臂目标拾取系统提出整体设计方案,包括视觉引导系统和运动控制系统,并且完成系统的各种参数标定来构建系统。通过实验来验证视觉引导系统的观测精度。其次,通过D-H参数法建立了Phantom-X-Arm四轴拟人臂的连杆坐标系,进而求得其变换矩阵,从而推导出机械臂的运动学方程。并通过机械臂结构的特点,使用结构分解的方法对其进行逆运动学分析。再次,对机械臂的运动轨迹规划问题展开研究。运动规划方面引入了经典RRT算法,根据RRT算法的扩展原理添加了目标拉扯概率,重定义最近点,剔除路径中的冗余折点等方法对经典RRT进行了改进,增强了算法搜索过程中的目的性和记忆性;轨迹规划方面分析了关节空间插值方法和笛卡尔空间轨迹的生成。然后,基于LINEMOD模板匹配方法实现复杂构型场景中的目标识别,并利用匹配模板的位姿信息进行目标定位,对于定位结果进行修正和剔除不良位置点得到供运动控制系统实现目标拾取的参考目标位置,并通过定位精度实验验证拾取系统的可行性。最后对整个拾取系统进行实验验证与分析。