在国内纺织制造业中,企业期望朝着高效、优质和成本低的方向进行拓展,前提是在提高纺织业制造工艺的同时降低用工量。锁眼机的诞生大大提高了服装生产效率及质量,但其中仍存在许多非智能化的工序。譬如在工业扣眼缝制的过程中,仍需人工上下料,即将扣眼加工的裁片放置到工作台指定位置并搬入下一道工序,随着工作时间的延长,人工的效率极大降低,出错的概率也可能增加。为了解决纺织制造业中衣服裁片的扣眼缝制难以智能化的问题,加快纺织行业自动化进程,本文对扣眼缝制机器人视觉引导系统展开研制。主要进行了以下几点工作:(1)论文对相机的成像过程进行描述,搭建了视觉引导的扣眼缝制机器人硬件系统。采用一种根据传送带上扣眼轮廓成像像素误差的阈值进行标定步骤调整的闭环标定方法,考虑相机畸变、相机安装角度、拍照时的光照等外界因素对扣眼轮廓成像像素值带来的影响,对六自由度机器人及其视觉系统和传送带进行综合标定。相比于传统方法,该方法也更适合实际使用。利用论文提出的方法进行标定,提高了系统的精度和有效性。(2)论文研发了扣眼缝制机器人的智能视觉引导技术,让机器人对织物的扣眼位置实时跟踪,并后续由缝制系统的参数设置来完成扣眼缝制工作。该过程分为三个部分:(1)扣眼检测:使用AdaBoost构造分类器检测出扣眼区域;(2)扣眼识别:形态学滤波进行边缘检测;(3)扣眼定位:采用CamShift方法对于目前图像里面扣眼的坐标进行定位。(3)设计了引导机器人跟踪扣眼的整个框架。通过工业相机实时捕捉流水线上服装扣眼的图像坐标,利用传送带、相机、机器人这三者之间的坐标系转换矩阵,以及机器人的DH模型和固高机器人的运动学模型计算出机器人末端执行器到达扣眼位置时各个轴的运行轨迹、速度和加速度,最后控制机器人末端执行器到达扣眼实时位置,实现引导机器人缝制扣眼的目标。(4)分析了视觉引导的扣眼缝制机器人控制软件需求,用C++语言开发控制软件,设计并实现了软件的各个模块。通过实验验证了扣眼缝制机器人视觉引导系统的可行性。总结了当前已完成的研究工作并对课题未来的发展趋势进行展望。图51幅,表13个,参考文献71篇。