工业机器人是目前智能工厂中应用广泛的智能生产设备,能够胜任分拣、搬运以及安装等工作。工业相机的发展也越来越成熟,对于视觉系统的研究逐渐从二维转到了三维,双目视觉技术成为一个研究热点。对于一个模仿手臂的机械系统和一个模仿眼球的视觉系统,将二者融合可以进一步提升工业机器人的工作能力。本文以基于双目视觉的工业机器人轨迹规划算法为研究对象,对于工业机器人的智能应用具有重要的科研和实践意义。首先,针对一种六自由度工业机器人,通过分析其机构的组成关系,建立连杆坐标系并使用D-H法建立齐次坐标变换。以此为基础,进行正运动学和逆运动学分析,为后续轨迹规划提供必要条件。其次,根据系统设计的需求,对工业机器人的传统轨迹规划方式进行研究,总结其优缺点,分析其中需要进行优化的关键环节。针对求解逆运动学这种多输入多输出的计算问题,通过粒子群算法对径向基神经网络的参数集进行优化,提出一种基于优化后的径向基神经网络算法。将径向基神经网络算法应用到轨迹规划当中,对工业机器人进行逆运动学求解。对双目视觉技术应用到工业机器人轨迹规划的方法,进行理论研究。根据VS2013软件和Opencv库提供的方法,对双目相机进行标定。在获取图像之后,对图像进行灰度化处理,并使用中值滤波法对图像进行降噪处理。随后通过基于特征点的方法进行双目视觉立体匹配,获取工业机器人运动空间的坐标信息。最后,基于上述对工业机器人和双目视觉系统的研究,提出一种基于双目视觉的工业机器人轨迹规划方法。该方法通过定时进行多项式插补计算,以获得实际运动轨迹曲线。通过硬件选型、控制系统设计等工作,完成实验平台的搭建。通过抓取运动实验,对算法进行验证,结果表明本文所提出的算法具有可行性和有效性。