随着《中国制造2025》理念的提出,智能化制造技术成为工业界未来十年的主流研究方向。工业机械臂作为具有代表性的高端制造产业,具有更为广泛的应用场景。基于示教器编程的机械臂,自动化和智能化水平低,而将机械臂与视觉融合,使得机械臂更加灵活。虽然融合了视觉的机器人能够完成很多出色的任务,但是对于一些特殊任务需要人的参与,因此可以采用人机协作的方式来完成。为了提高人与机械臂的交互能力,提升机械臂的智能化水平,论文研究了基于视觉抓取的人机协作与交互技术。利用视觉传感器,机械臂通过理解不同的手势含义,完成不同的协作任务。首先,文中研究的视觉抓取系统为眼在手上类型,针对这种视觉系统,需要获取精确的手眼关系。传统的手眼标定方法理论上存在唯一解,但由于诸多条件限制,易导致解的不稳定性和不唯一性。所以通过大量实验,对传统的标定方法进行改进并提出了一种基于运动约束的最小二乘法,给出了约束条件和具体算法。通过处理实验数据,证明了改进的算法所得的解是收敛的,唯一的,因此具有一定的理论意义。其次,为了实现视觉抓取的功能,研究了单目视觉定位理论。利用“一目双位”的原理进行单目标点定位。在不同位姿获取双帧图片,利用图像处理的理论对图像进行处理获取工件特征点,结合手眼标定结果,机械臂运动学理论和坐标变换理论来确定目标点的三维空间位置。最后,针对人机协作问题,实验给出两种人体手势:拳头和手掌,利用视觉处理库设计了不同的人体手势识别的图像处理流程。当识别到拳头时,触发机械臂完成抓取工件的任务,当识别到手掌时,触发机械臂完成抓取工作放置到手掌中的协作任务。通过搭建视觉抓取平台,利用机械臂库函数、OpenCV视觉处理库等,开发了一个可以实现手眼系统自动标定以及人机协作与交互功能的界面。实施了视觉引导定位和抓取实验、人机协作实验。针对视觉引导定位和抓取实验,对棋盘格角点的定位以及工件的抓取位置误差分析,得到定位的平均误差小于2mm,验证了改进的手眼标定算法的可行性,视觉抓取的有效性。针对人机协作实验,通过理解不同的人体手势,规划完成了不同的人机协作任务,证明了人机协作与交互技术的可行性,具有一定的工程应用价值。