工业机器人作为智能制造技术的关键设备,已经广泛应用于汽车、机械、电子、家电、石化、物流等各个行业进行工件搬运、上下料、分拣等操作。传统示教型机器人完成这些操作必须要经过精确的逐点示教,且只能针对固定摆放的单种工件,有很强的局限性。随着社会的发展和需求的多样化,工业领域对自动化产线的柔性化、智能化提出了更高的要求。近年来,机器视觉技术取得飞速发展,机器人中也开始采用视觉信息引导工业机器人自动抓取目标。工业机器人视觉引导技术可以实现制造与装配的全自动化,大幅提高生产效率,已成为当前的一个研究热点。本论文针对工业常用的六轴机器人开展视觉引导关键技术研究,将视觉引导与机械人运动学控制相结合,实现机器人对目标物体的识别、定位、抓取和搬运的功能。论文的主要研究内容可概括如下:1.基于D-H参数模型建立了六轴工业机器人EPSON C4的运动学方程,分析和讨论了工具坐标系标定技术与相机标定技术。在理论上分析了视觉引导技术中的两种手眼标定方法,包括Eye-in-Hand式手眼系统标定方法和Eye-to-Hand式手眼系统标定方法。并总结了两种标定方法的特点及各自适用情况。2.针对视觉引导的工件目标识别与定位,提出了一种改进的多分辨率SEA模板匹配算法,在保证定位精度的情况下大幅减少了计算量。针对模板匹配中使用频率较多的图像插值算法,提出了一种先图像线性放大再最近邻插值的优化方法,在保证插值效果与双线性插值法类似的情况下,耗时大幅减少。对比实验结果表明了所提出算法的有效性和运算优势。3.基于上述研究结果,搭建了以EPSON C4六轴多关节工业机器人和一款工业相机、工作台及多个不同形状工件组成的视觉引导机器人搬运装配实验验证平台。通过编写了PC上位机软件和机器人控制器端软件,实现了工具坐标系标定、摄像机标定和手眼标定。实验结果验证了本文所设计的视觉引导机械手方案的正确性和可行性。