工业自动化的发展,让机器人技术越来越多应用到各类生产线上。相对于传统的人工分拣以及机器人示教分拣,将视觉技术与机器人相结合的分拣,实现类似人眼的“识别”功能,将提高识别速度和生产效率,使分拣更柔性化、智能化,降低劳动成本,提高质量,运行结果易于统计,有利于实现一体化信息集成,便于统计各类生产数据。目前,机器视觉已广泛应用于产品无损检测、物流分拣、包装、药品分装等领域。本文针对在自动化生产线上分拣特定工件,实现分拣及抓取小型化、柔性化、经济化的解决方案,满足占用空间小、自动识别、不同工件分拣上料等要求,提出基于边缘识别模板匹配的视觉识别算法,以众为兴ar5215四轴机械臂及Avs1100视觉系统为基础,利用ADTvision图像处理软件,对机械手及摄像机系统进行标定,建立工业机器人手眼关系。通过图像处理软件,对工业相机采集的工件图像进行预处理,获取边缘信息,对模板图像与采集图像进行相似匹配,完成模板匹配,对抓取物体进行分拣识别、定位,并用机械手进行抓取验证研究结果。主要研究工作:结合视觉及机器人系统完成视觉辅助分拣抓取系统的选型及搭建并完成通讯及调试;搭建物料自动识别定位系统建立工业机器人手眼关系,完成相机坐标标定,及机器人用户坐标转换读取;分拣及整机调试,识别率与抓取成功率达到预期目标。实验结果表明,基于边缘识别的模板匹配能成功从杂乱的工件中精确地识别匹配出目标工件,并计算出中心坐标,反馈给工业机器人,通过坐标装换,实现抓取达到机器人分拣工件的目标。