目前,随着工业自动化水平的不断提升,工业机器人的需求日益增加。同时计算机技术与图像处理技术的高速发展,将视觉引导技术与工业机器人技术相结合,可以极大的提高工业机器人柔性作业和生产效率。为解决工业机器人分拣不同工件的难题,本文将结合计算机图像处理技术,设计一套目标识别与定位的视觉引导系统,提高工业机器人的智能化和柔性化。本文的主要研究内容如下:(1)视觉引导系统的设计方案。本文需要通过工业相机对目标物体进行目标识别与定位,所以根据实验环境和待测物体对视觉引导系统的硬件进行选型,设计整个视觉引导系统的流程和方案,最后进行实验平台的搭建。(2)进行相机标定和视觉系统的手眼标定。确定相机与机器人的连接方式为眼在手外的模型,利用HALCON视觉库对单目相机进行相机标定,得到相机的内外参数;采用三种不同规格的标定板对机器人与相机构成的手眼模型进行手眼标定,分别计算出像素坐标系与机器人坐标系的转换关系。(3)研究多个目标工件的识别与定位的问题。本文首先对采集图像数据进行图像预处理,提取目标物体并计算出中心点像素坐标和旋转角度;根据目标物体的特征信息,利用MLP神经网络模型对多个目标工件进行分类,结合手眼标定的转换矩阵,确定目标物体在机器人坐标系下的位置。(4)对ABB机器人的正逆运动学进行分析。建立了机器人的D-H参数,利用Matlab验证机器人在初始状态下的正逆运动学数学模型,从而可以得到机器人的抓取姿态,为以后确定机器人的运动轨迹提供指导。(5)最后对多个目标工件进行分拣实验验证,并对实验结果进行分析:这种视觉引导系统对多个目标工件的识别与定位有良好效果,当相机分辨率为1280×640时,其定位置位误差为0.742mm左右,旋转角度误差0.59°。使机器人可以进行毫米级的分拣作业,满足系统的技术要求。