现在,工业机器人的主要任务是根据指定的机器人在工作空间中运动的位置、姿态和轨迹、动作的操作顺序以及时间等执行预定的指令动作,当机器人的工作环境发生改变时,对于环境变化的感知能力以及适应能力均较差,因此滞后了工业机器人领域的发展。因此,近年来兴起了机器人视觉控制技术,不需要对工业机器人的轨迹以及动作进行示教或者离线编程,引入了机器视觉技术可以大大的提高工业生产效率和生产的自动化程度。本文对插件机的视觉定位算法进行研究,以准确的获取PCB板的工位点坐标为目的,采用了一种基于Hough变换的插件机视觉定位算法。图像的预处理过程对准确的定位工位点起着至关重要的作用：利用高斯滤波对图像进行平滑处理,抑制图像中的噪声；采用自适应阈值方法可以使得到的二值化图像对工作环境例如光照能的变化不敏感；形态学中的开运算可以去掉图像边缘的凸起区域以及两个区域之间的狭小的连接部分,使得图像轮廓清晰,同时使图像中工位点的细节更加明显；Canny边缘检测算子使边缘更好的被定位,保持了对弱边缘的提取效果,减少了伪边缘点；通过对各种Hough变换改进算法的研究,采用了一种基于图像金字塔的Hough变换算法识别圆,与传统的Hough变化相比减少了非0像素点,提高了效率；利用二维累加器代替了复杂的三位累加器,降低了时间复杂度和空间复杂度；最后通过仿射变换计算每一个待插件板的工位坐标,减少由于位置误差导致的图像畸变,以控制机械臂的准确插件。本文分析了视觉定位系统软件的主要模块以及它们之间的关系,开发了基于机器视觉的插件机视觉定位系统,实现了一种基于图像金字塔的Hough变换算法以准确的识别工位点以及获取坐标值。通过现场测试的实验结果的分析与对比,证明该系统能够准确的定位PCB板的工位点,可以较好的运用在插件机的插件过程中,具有准确性、稳定性、高效性。