随着科技的不断进步和社会的不断发展,机械手臂被广泛应用于自动化生产的各行各业中,它是工业生产及应用中最为典型的工业机器人。传统的机械手臂获取目标点位置信息的方式比较单一,轨迹规划效果较差,从而在机械手臂运行过程中,容易造成抖动现象的发生,进而导致运动精度较低。因此,出于对图像信息采集处理和机械手臂运动精度的需求,基于视觉的机械手臂轨迹规划研究就显得非常重要。本论文主要研究内容由以下几个部分组成:1)针对机械手臂的运动学方程推导问题,采用D-H(Denavit-Harten berg)建模方法,建立正运动学模型,并运用代数法反推出其逆运动学模型,利用Matlab软件建立机械手臂的三维仿真模型,验证其正、逆运动学方程的准确性。2)针对目标七巧板图像的信息提取问题,首先完成视觉系统的标定,然后提出改进粒子群优化的二维最大熵阈值法对图像分割,接着提出改进的Canny算子对图像进行边缘检测后,完成图像匹配并提取出所需的目标位置信息。3)针对机械手臂轨迹规划中多目标寻优问题,提出对带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)进行改进,并经测试函数进行相关仿真与验证,得出改进的算法具有更好的收敛性和分布性。4)提出以机械手臂运动时间最短、轨迹平滑、能耗最小为目标函数的轨迹规划优化方案,并对该多目标函数求解出其最优值,通过实验分析,验证本论文所提机械手臂轨迹规划方案的有效性。