随着机器人在工业制造、检测、物流等领域的自动化应用需求发展,越来越多的应用系统依赖于三维信息。传统基于二维视觉的引导系统难以实现三维空间上的高精度识别和定位,其发展遇到了瓶颈。本文围绕三维视觉引导系统开展研究,特别针对工业零件的自动拾取和放置任务,开展了单目条纹结构光三维测量系统和基于四轴机械臂抓取系统的开发研究工作,希望拓展条纹结构光三维测量系统在工业自动化中的应用。本文主要工作如下:第一,阐述了单目条纹结构光三维测量系统所涉及的条纹相位提取、单目系统标定、三维重建等相关原理,并搭建单目结构光三维测量引导机械臂抓取的软硬件系统,具体包括通信与控制模块、系统标定模块、三维重建模块、目标识别与点云匹配模块以及显示模块。实现了目标场景的高精度三维、二维信息获取、识别、定位及机械臂引导功能。第二,针对自由度受限的四轴机械臂特点,利用结构光测量系统具备三维信息获取能力,提出了更简便适用的手眼定标方法。由于四自由度机械臂运动具有局限性,同时标定中结构光三维测量系统的视场受到标靶参照物和机械臂末端相互遮挡的影响,造成传统手眼标定方法实施受限。为此,本文设计了一种以圆形标志点为特征的立体九点手眼标定方案,实现四自由度机械臂的空间抓取能力。第三,单目条纹结构光三维测量系统不仅可获取高精度三维点云信息,同时方便获取二维图像信息及两者间的一一映射关系。利用该特点,本文提出了一种基于二维特征识别的三维点云分割与匹配方法。首先,通过对工件图像的二维特征提取算法,快速获取工件边缘信息,并利用Hu不变矩特征向量作为描述子,对目标工件和标准模板工件进行相似性比较,完成对工件的识别、定位与抓取排序;其次,基于边缘信息,利用二维-三维映射查找表分割出单个工件的目标点云,并利用相同特征点在不同坐标系下所对应的空间坐标对目标点云与模板点云完成粗匹配;最后,基于迭代最近点算法实现目标点云与模板点云的精确匹配,从而获取工件准确位姿信息。