工业机器人作为“智能工厂”实现自动化生产的核心设备,目前已经广泛应用于工业生产中的各个领域。然而,目前的工业机器人一般采用示教或离线编程的方式,根据所要完成的任务进行路径规划和运动编程。这就要求自动化生产线必须高度结构化,导致缺乏灵活性和对作业环境的适应能力。特别是对于传送带上运动、散乱的工件,抓取、放置点的位姿一般都是不固定的,因此很大程度上限制了传统示教工业机器人的应用。机器视觉技术可以提高工业机器人的感知能力,近年来,随着机器视觉技术的进步,通过视觉进行定位和偏移补偿,从而更好地适应现代化的灵活生产线,解决传统工业自动化生产线高度结构化,智能程度低、柔性差等问题。因此如何利用视觉提高工业机器人的智能化程度、提升自动化产线的柔性程度,已经成为当前的一个研究热点。本论文基于PCB生产的覆膜工艺视觉引导需求,对工业机器人视觉引导中的关键技术开展研究,通过相机标定、机械手手眼标定、机械手工具标定、多相机对位最终实现了视觉引导的PCB覆膜工艺中铜箔与黄膜的精确贴合。论文的主要研究内容如下:1.对视觉引导中的共性技术进行了分析研究,详细阐述了相机标定技术以及畸变矫正方法,在此基础上对两种手眼标定模型即Eye-in-Hand和Eye-to-Hand进行了推导;针对传统工具标定存在的耗时长,标定精度容易受操作人主观影响,操作复杂等问题提出一种基于视觉反馈的工具标定方法。该方法实现简单,可以完成工具x,y,z三个方向的自动高精度标定。实验结果验证了所提出的工具标定方法的有效性和可行性。2.基于上述研究结果,结合PCB生产中的覆膜对位贴合流程,提出了黄膜视觉定位、铜箔视觉定位以及多相机对位与运动偏差补偿计算方法,从而实现了覆膜贴合的视觉引导。最终在贴膜设备上对所提出的视觉引导方案进行验证了。实验结果表明本视觉引导方案稳定可靠,贴合精度在0.1mm以内,满足覆膜贴合工艺需求。