机器人拾取技术是采用机器人进行工件自动上下料及装配的前提,而对散乱工件的位姿测量则是机器人自动拾取的关键技术。机器视觉技术为自动采集工件场景信息,完成散乱工件的位姿测量,实现机器人自动拾取散乱工件提供了可能。因此,研究基于机器视觉的机器人拾取散乱工件的技术,对解决散乱工件的自动上下料及装配等问题,提高工业生产效率具有十分重要的意义。本文将基于线结构光的机器视觉测量技术应用于散乱工件的位姿测量中,设计并开发了一套应用于散乱工件的机器人拾取系统,并进行了实验研究。本文的主要研究内容及成果如下:(1)阐述了散乱工件拾取系统的定义及位姿测量方法,根据系统的测量需求,在分析不同三维视觉测量方法及其优缺点的基础上,选择了线结构光视觉的测量方法。建立并分析了线结构光视觉的测量模型,并采用平面模板法对基于线结构光的散乱工件拾取系统进行标定,设计了不同参数的标定算法。(2)设计了一种散乱工件的位姿测量算法。首先对采集的光条图像进行处理,在分析对比不同光条中心提取算法及其优缺点的基础上,提出改进的光条中心提取算法;其次通过基于区域生长法的图像分割算法,从视差图像中分割出待拾取工件;最后对待拾取工件的表面轮廓进行重建,并基于HALCON的点云匹配方法,将工件轮廓点云与CAD模型点云进行匹配,获取工件的位姿坐标。(3)开发了基于线结构光的散乱工件拾取系统。在系统总体方案设计的基础上,对系统的硬件进行分析选型,并完成了硬件平台的搭建;对系统软件进行功能分析,采用MFC与HALCON联合编程,完成了软件模块设计,人机交互界面的设计、开发调试工作。(4)对散乱工件拾取系统进行实验验证。进行线结构光视觉系统与机器人手眼关系的参数标定实验,获取散乱工件拾取系统的相关参数。以三通管、弯管工件为实验对象,进行机器人拾取散乱工件的实验,验证开发的散乱工件拾取系统的可行性。