目标抓取是工业机器人在生产线上工作时要完成的最基本动作。目前大多数工业机器人的工作方式为示教再现方式,这种方法存在示教复杂,对工作环境结构化程度要求高,不能快速适应生产线上任务的变化等诸多缺点。因此本文结合机器视觉技术和机器人技术对传统的工业机器人进行改造,利用视觉系统的反馈信息对机器人进行控制,改进了机器人的工作方式,能更好的适应现代化的生产特征和要求。本文主要研究内容包括：对机器人系统运动模型的建立和正逆运动学求解过程进行分析,推导出了利用末端位姿直接求解关节角的公式,为机器人控制打下了基础。在对已有研究进行分析之后,搭建了末端开环目标抓取系统,并对工作原理进行了推导。提出了目标抓取工作要完成的两项基本任务：目标定位和机器人控制,为后续章节的研究重点理清了脉络。针对本课题要完成任务的特点和要求,对视觉系统的硬件进行了选型。详细分析了摄像机标定过程及成像系统的模型,然后对目标定位过程中使用到的图像分割、目标分类、图像匹配、角点检测、目标定位和跟踪等图像处理算法进行了比较和实验,结果证明Sojka算子具有最佳的角点检测效果,单目固定式系统采用可变形模板匹配方法,是求取平面目标三维位姿的最优方法,利用金字塔搜素算法能够很好的提高匹配计算速度。通过坐标系间位姿转化关系,求得了机器人对目标进行抓取需要的位姿。根据任务特点,在笛卡尔空间对抓取过程进行了路径规划。以待抓取目标的形状和机器人手爪结构特征为依据,对如何获取最优抓取点进行了研究。利用串口通讯方式建立起了计算机与XRC控制柜之间的数据传输,结合MOTOMAN机器人的功能,对两种常用的控制方法分别进行了讨论。最后对使用到的功能进行了整合,以VC++6.0编程环境为基础开发出了基于机器视觉的机器人抓取控制程序,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能。经过实验证明本系统原理的正确性和可靠性,为提高自动化生产效率和柔性打下了良好基础。