当前工业生产制造领域中,机械臂能够在高危工作条件和复杂多变的空间环境中快速、准确、高效地替代人工进行作业,得到了广泛应用并扮演了越来越重要的角色。通过视觉获取到的手势信息,作为机械臂的运动控制信号,具有自然直观、灵活简洁的特性,降低了机械臂操作控制门槛,且可以实现远程控制作业。通过视觉传感器获得手势图像信息作为机械臂控制信号,涉及计算机视觉和图像处理相关技术。本文分析了利用手势控制机械臂的工作要求,结合具体条件和实际情况,提出采用双目视觉获取的手势信息用以控制机械臂的整体方案,并利用图像处理相关技术对手势图像进行解读,获取手势含义。分析了图像预处理方法和手势分割方法,选择肤色阈值分割方法进行手势分割,分析了形态学处理方法,对分割后的手势图像的轮廓提取方法进行对比,采用Canny算子检测方式提取手势轮廓。分析了手势特征提取方法,改进了一种基于D-P算法的轮廓逼近缺陷圆指尖检测算法,实现十种静态手势识别。分析了动态手势跟踪方法,论述了使用双目视觉的重要性,介绍了双目视觉原理,提出一种“推拉”动态手势的识别方法。分析了系统整体方案,通过D-H方法建立机器人模型,分析了机器人运动学正解和逆解方法,通过MATLAB工具箱进行运动仿真,利用OpenCV函数库基于Visual Studio 2012平台对手势识别应用程序和人机交互界面进行开发,介绍了软件接口设置以及文件调用方法,给出基于获取动态手势轨迹的机器人运动仿真轨迹,研究了机械臂控制系统的实现方法,完成软件工具环境配置,建立了摄像头、计算机和实验设备的通讯,并对“推拉”动态手势算法进行实验测试,验证了控制系统可行性。