在传统的打孔工艺中,需要利用夹具对零件进行定位与夹紧。但夹具对零件的硬度有限制,且部分专用夹具成本较高。针对上述问题,本文将激光打孔、机器人与视觉技术结合,设计了基于视觉引导的机器人激光打孔控制系统。相比传统的打孔系统,本文所设计的系统不需要夹具,且系统精度满足实际需求。本文具体的研究内容如下:根据打孔的需求,设计了打孔系统所需硬件。同时参考CNC加工流程,将整个控制系统分为:通讯模块、执行模块、视觉定位模块与轨迹规划模块。同时在通讯模块中,根据硬件之间的通讯协议,利用Qt-Creator编写通讯系统。在执行模块中,根据模块的硬件,建立执行模块的运动学模型。并根据模型的复杂程度,着重分析机器人的正逆运动学模型。采用DH参数法建立机器人的正运动学模型,并根据机器人的正运动学模型提出了基于封闭解法、SQP算法与BP-SQP算法的机器人逆运动学模型。并展开仿真实验,分析不同逆运动学模型的精度与时间复杂度,并根据其精度与时间复杂度确定了不同逆解法的使用场景。在视觉定位模块中,根据摄像头的成像模型与零件的点云信息,实现了零件的视觉定位。首先,采用棋盘标点法确定摄像头的内外参数矩阵。其次,利用零件的STL文件获取零件的点云信息。然后,利用摄像头的外参矩阵与机器人的正运动学模型,标定摄像头夹具的位姿。最后,根据摄像头夹具的位姿、摄像头内参矩阵与零件的轮廓,实现零件的位姿标定。并展开了仿真实验,分析了视觉引导定位模型的精度,实验结果表明该模型具有较好的精度与实用性。在轨迹规划模块中,利用变厚度3D打印算法规划单个孔的加工轨迹,利用遗传算法规划孔系之间的加工轨迹。在孔系的轨迹规划过程中,根据是否需要运动滑台平台的辅助,将模型分为:不需要运动滑台辅助的小区域TSP模型,与需要运动滑台辅助的大区域TSP模型。在小区域模型中,以机器人的总关节弧度变化量最小为目标函数;在大区域模型中,以运动滑台的总移动量最小为目标函数。最终根据各个模块运行的流程,设计了完整的控制系统,并显示了控制系统的界面。以汽车翼子板打孔为实验对象,展开了仿真实验。实验结果表明本文设计的控制系统的精度与效率均满足需求,系统具有较好的工程实用性。