随着我国智能制造生产的转型升级,智能装配生产线的需求越来越高。大量企业将工业机器人和视觉技术应用于自动化生产线中,完成工件的检测、分拣、搬运等工作。但是,在电视生产装配中还是以人工装配为主。本文将机器视觉应用到智能电视装配生产线中实现自动化检测定位,提高生产效率。首先,根据电视背板的参数和特征,研究设计了单目自适应抓取机器人总体方案。分别对直角坐标机器人、自适应机械手传动结构、伺服驱动系统设计选型,并使用NX Nastran软件对设计加工的自适应机械手结构进行静态有限元分析,通过分析机械手结构的应力、应变云图,得出该设计的自适应机械手结构满足当前实际应用要求。其次,针对电视背板装配工艺流程设计了一套视觉抓取系统,确定工业相机安装位置和定焦拍摄方式,并对机器视觉硬件系统计算选型。接着分析计算相机镜头内外参数进行畸变标定。然后使用Halcon进行背板外观识别与定位分析。先后使用图像增强和误差更小的高斯滤波对背板图像进行平滑处理来消除噪声。紧接着研究Prewitt边缘算子、Sobel边缘算子、Laplace边缘算子和Canny边缘算子提取的背板特征轮廓图像的性能和差异,并分析Canny边缘算法中的高低阈值以得到最佳的边缘轮廓效果图。由电视背板特征把背板图像分为两部分检测,分别根据图像性质和模板匹配的方法进行检测;为了提升系统运行速度,设计一种改进搜索区间的归一化(NCC)的模板匹配算法计算匹配值,从而完成电视背板的外观检测。然后,根据图像处理得到位置信息和背板抓取控制流程,提出了一种图像和位置数据融合的混合视觉伺服控制策略,将图像的二维数据输入控制器改变机械手抓取姿态后,通过机器人控制器中绝对坐标系把图像二维坐标转换成直角坐标机器人三维坐标,实现机器人自适应抓取过程。并且对直角坐标机器人的Z轴点到点运动做S型曲线规划,对X轴、Y轴折线运动轨迹做三次B样条曲线平滑处理,来避免运动过程中的冲击现象。最后,搭建自适应抓取实验平台,设计上位机软件并与PLC和工业相机通信。针对图像误差设计了一种基于标准模板中心参数值与增量误差值求差的误差补偿方法提高抓取精度,并基于所设计的自适应抓取机器人实验平台进行综合实验分析。