上下料是生产线中的必要工序,传统生产线中主要依靠人力完成,如今工业发展到自动化、智能化的阶段,现代化生产线中,通过配置工业机器人系统实现上下料操作,但需要根据目标工件的特点、及其在物料框中的摆放情况等选择合适的分拣抓取方案。对于在料框中不规则摆放的、尺寸较小的、表面圆端面特征不明显的气门工件,采用简单示教编程的方式控制机器人,不能达到自动抓取工件的目的。故为了实现气门毛坯在工序间上下料的自动化,本文参考大量的文献及视觉系统应用实例,制定针对气门工件的抓取方案。从气门工件表面特征及摆放特点入手,为解决从重叠的、多个工件中逐一分拣气门的问题,提出在对图像进行目标识别定位的基础上,利用光栅投影式立体视觉技术,求解目标工件位姿,以高精度、高效率地引导机器人抓取工件的方案,并设计视觉引导机器人抓取系统整体结构,具有一定的工程实际意义和价值。本文主要的研究内容如下:对图像中的目标工件识别定位。分析气门工件在图像中的几何特征,主要呈现椭圆形状,通过对图像进行灰度化、二值化等处理,使用改进的分水岭算法分割出目标的Blob区域,基于提取ROI区域的Hough变换椭圆拟合算法,完成在二维图像中对目标定位。立体视觉系统相关标定。通过对相机—DLP投影仪视觉系统进行分析,对该系统进行建模,分别构建图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系、投影仪坐标系、工具坐标系等。为了求解各个坐标系之间的转换关系,参考张氏标定法进行相机标定,主要应用SVM回归算法,标定光栅投影式立体视觉模型,求解目标工件在空间中位姿。并对eye-in-hand式的手眼模型进行标定,求解了相机与工具两坐标系之间的转换矩阵,以确定机器人执行端的空间位姿。测试视觉引导机器人抓取系统。解决MATLAB与C++混合编程问题,建立视觉系统端与ABB机器人端的通讯,实现执行端位姿数据的传输,并在Robot Studio中仿真引导机器人运动,测试实际场景中机器人执行端路径规划合理性。搭建实际的视觉引导机器人抓取系统,并测试抓取气门工件,验证方案的可行性、系统的可靠性和准确性。