计算机视觉作为获取环境信息的手段之一，将其引入到机器人上料系统中，对上料物体进行定位，能够提高系统的自动化程度，满足机器人的灵活性提高其自主能力。机器视觉何时能够获取完整的目标图像信息；获取图像信息后如何从复杂的背景中识别目标、特征提取、跟踪和定位、获取空间位姿；如何实时的将获取的位姿信息传递给机器人；如何协调图像采集、视觉定位、机器人这三个模块，是机器人上料系统中关键技术，针对这些问题进行了深入的探讨。首先在机器人上料系统总体方案基础上，搭建硬件平台，通过集成控制软件协调机器人、视觉定位、图像采集相互间工作实现机器人智能抓取，用实验验证其准确性。在边缘检测的基础上，提出一种角点检测方法，以组成物体的边缘形成闭合的曲线为依据，采用去除孤立边缘过短、合并相邻曲线间曲率相近的曲线，并用自动搜索去除多余角点，通过实物角点检测验证算法的准确性。在角点监测的基础上，提出一种不规则平面工件的中心点提取方法，用实例验证其准确性。针对于平面工件的定位提出了一种基于无标定的平面工件的定位。在无标定的基础上，结合平面目标物体的运动规律建立目标物体在相同的时间间隔内移动的距离与在图像坐标系中角点移动的距离关系，提出了一种对运动工件的跟踪定位的方法，通过测量空间距离与角点的距离计算进行验证。在跟踪定位时判断平面工件重叠与倾斜这些特殊情况，提出一种新的深度信息获取的方法。最后将这些算法编入程序，开发针对于上料系统的视觉定位软件，对其进行调试，将调试好的程序嵌入集成控制软件，用机器人对上料工件智能抓取验证软件的准确性。