随着智能技术的发展,机器人的应用场景因其具有精准、自动、可塑性强的优势而逐渐变得广泛。在化工领域,化学分析实验是该领域进行研究、学习和生产过程中一个必不可少的环节。但目前来看,化学实验方面的智能化水平不高,为了加快科技创新,打造智能实验室,我国已经出台了一系列扶持政策。所以,充分发挥机器人的优势,用其代替实验员去完成一些流程繁琐、危险性高的实验将成为化学实验室智能化发展的主要方向。而在这个过程中,使用机器人、机械臂等智能设备需要掌握复杂的编程控制技术,对化学实验员来说存在一定难度。这就使得如何用更简单快捷的方式控制机器人、机械臂等智能设备来完成化学实验这一问题成为了关键。为了解决该问题,本文以桌面型实验机械臂为物理载体,结合图像处理、语音识别、信息融合和设备控制技术提出了针对化学实验场景的机械臂智能示教解决方案。方案将桌面型机械臂用在化学分析实验中,通过实验员“边做边说”、机械臂“边看边听”的示教方式帮助机械臂获取实验技能,实现提高实验机械臂智能化水平的同时降低其控制编程门槛。对此,本文做了如下工作:（1）研究基于视频的示教算法。研究目标检测算法,测试了Open Pose对动作检测的适用性,最后选用改进的双流卷积网络实现将实验员的手臂动作进行特征提取和行为分类,得到实验动作基元及置信概率,按照过程将其顺序组合为实验动作组序列,实现基于视频视觉的示教。（2）研究基于语音的示教算法。通过语音识别技术识别语音文本,再通过正则表达式的关键字提取算法提取实验员口述语音文本中的动作关键字,并将其组合称为实验动作序列,实现基于语音听觉的示教。（3）研究基于音视信息融合的示教算法改进策略,提高示教时的技能获取准确率。研究信息融合算法,根据人脑信息处理机制的生理学启示提出音视信息融合方案,并研究了将该方案用于机械臂的特殊性。利用FEI-DEO型融合策略将视频和音频两部分得到的动作信息在决策层进行融合,输出高准确率的实验动作组。（4）研究基于机械臂运动控制的实验动作复现。根据获取的实验动作序列,机械臂基于D-H法进行运动学分析,利用逆向求解法根据末端执行器的位置控制步进电机运转;利用五维表示法描述物体抓取位姿,并根据化学器材的特殊性提出标签抓取的方案来实现抓取,辅助实现完整动作的复现。最后,针对本文机械臂示教系统整体以及单模块的运行情况进行测试,结果表明利用音视信息融合使系统的技能获取准确率获得了约5%-7%的提升;机械臂进一步执行运动控制来复现动作时,其整体示教成功率约为85.5%,验证了通过示教的方式教会机械臂去代替人工完成化学分析实验这一解决方案的有效性。