随着机器视觉技术、图像处理技术的发展与成熟,以及劳动力成本的上升,将图像处理技术与机器视觉技术越来越深入的应用在工业机器人智能装配领域。针对压缩机中典型气阀工件的自动装配工艺需求,本文系统的研究了基于工业机器人视觉引导定位及装配技术,实现压缩机气阀零件精确定位。本文在详细分析装配机器人视觉定位与装配需求的基础上,设计出符合实验室环境的视觉定位及装配总体方案,确定基于单目视觉的“手眼”视觉引导系统,并根据视觉系统的精度要求,详细讨论了机器人运动学、相机的成像模型、内外参数模型和手眼标定原理,结合实际求出相机标定参数及手眼标定转换矩阵。根据待识别气阀的几何特征,结合图像预处理、阀值分割、形态学运算、边缘检测等图像处理算法的原理,完成压缩机气阀的图像处理操作。针对工件快速准确识别定位、装配的实现,提出基于改进Hough变换、基于最小二乘法椭圆拟合的工件识别定位方法,开发出一种鲁棒性强、响应时间短的求取椭圆中心的改进识别定位算法。基于OpenCV基础图像库自主研发,应用Visual c++实现对气阀轮廓的识别定位,并通过坐标变换将在图像坐标系下的压缩机气阀定位结果转换到机器人基坐标系下的描述。最后以ER30工业机器人为平台搭建了基于上述方案的装配机器人视觉引导系统测试平台,应用工业机器人视觉系统对压缩机气阀工件进行定位精度测试和定位效率测试以及对气阀视觉装配实验,验证了视觉引导定位系统的准确性与有效性。该课题理论与实践结合,属于实际工程,本项研究克服了2D80往复式压缩机气阀部件人工装配时所存在作业空间狭小、操作困难、劳动强度大的难点。获得稳定的装配精度和质量,降低返修率和废品率,提升企业竞争力。