在自动化生产线上,拆垛机器人利用视觉定位系统实现拆垛过程中对不同形状包装袋的判断与识别,从而开展自主导航和自主工作的任务,进而提高机器人的感知能力和智能化水平。本文针对工厂复杂拆垛作业环境中光照不稳定且有较强背景干扰下的拆垛视觉需求,实现了多袋型垛堆的视觉识别和包装袋定位。本文主要研究工作如下:（1）设计了拆垛机器人视觉定位系统的总体解决方案。在调研分析了复杂工业场景下的拆垛环境后,提出了针对自然光照不稳定、垛型多样化、工件外观变形、大量背景干扰等环境下拆垛定位的总体解决方案。完成了对主要硬件的选型分析,并根据张氏标定法对相机内外参数进行标定。（2）设计了视觉定位系统的算法方案。基于拆垛环境和包装袋的特征,建立了多类型实验图像数据库,提出了先提取整体垛堆再单个工件定位的总体视觉处理方案。针对整体目标垛堆的分割,考虑不稳定光照的影响,建立图像灰度值与最优阈值的关系模型,提出了一种基于动态阈值的区域生长法,实现了复杂背景干扰下目标垛堆的准确识别分割。（3）基于提出的最优三参数检索方法改进了 PPHT算法,实现了对不稳定自然光环境下单个工件三维位姿的准确定位。（4）实验验证了上述算法。在搭建了拆垛视觉定位系统的软硬件平台并开发了人机操作界面的基础上,通过定量实验分析,验证了本文所提视觉定位系统适应不同垛堆类型、光照变化的通用性和鲁棒性。本文为实现拆垛机器人在复杂工业场景下的推广应用提供理论基础和有效的解决方案,进一步提升机器人的自动化和智能化。