随着工业机器人技术的不断发展,越来越多的领域开始选用机器人代替工人完成生产作业,分拣机器人就是众多工业机器人中的一类,它能代替工人对生产线上的料件进行分拣。传统的分拣机器人通过示教编程的方式完成分拣工作,这样虽然实现了分拣作业的自动化,但往往对工件的尺寸和摆放位置有着较高的要求,一旦位置出现偏差,便不能准确的抓取工件。将机器视觉技术与工业机器人结合起来,通过视觉系统获取工件的位置信息从而引导机器人抓取工件,不但能很好地解决传统机器人分拣系统柔性低、抗干扰能力弱等问题,还将加快工业生产智能化的步伐,有着重大的意义。本课题针对工业机器人分拣系统对工件摆放位置要求高的问题,设计了基于机器视觉的机器人自动分拣系统。针对基于视觉的机器人分拣系统工作距离长、视野范围大的特点,选用Nachi公司的MZ04型轻型六轴机器人、Basler公司生产的Aca-1300-gm型工业相机以及富士公司生产的HF16SA-1镜头等硬件设备,搭建基于机器视觉的机器人分拣平台。针对传统手眼标定算法计算量大、操作步骤多等问题,提出一种快速手眼标定算法,使用一张带有三个Mark点的标定板进行标定,标定时只需要拍摄一张含有标定板的图片,移动三次机器人,便可建立机器人坐标系与相机坐标系之间的仿射变换矩阵,该算法计算速度快、操作便捷、应用范围广。针对采集的图像对比度不高与工件识别困难的问题,采用灰度拉伸、基于阈值的图像分割、闭运算等算法,提取出了工件的图像,采用Canny算法进行图像的边缘检测,利用基于边缘的模板匹配方法完成了不同工件的分类,提取了工件质心的坐标,实现了工件的准确定位。针对机器人分拣系统软件开发问题,采用C#、Halcon开发上位机程序,实现了系统标定、工件分类、定位等功能;采用机器人语言开发机器人通信程序,建立了机器人与上位机的通信,实现了数据的收发;采用机器人语言编写机器人运动程序,实现了机器人的运动控制功能,采用分层通信的方式将三者结合起来,形成基于机器视觉的机器人分拣系统软件。最后,在基于机器视觉的机器人分拣平台工作范围内任意摆放各类工件若干,启动基于机器视觉的机器人分拣系统软件,完成基于视觉的多目标自动分拣实验。利用激光跟踪仪测量系统的定位误差,实验结果表明,该分拣系统能对摆放在工作区间内任意位置的不同形状工件完成分拣,系统误差小、分拣效果好。