工业机器人从上世纪70年代开始己广泛的应用于各种场合，如搬运、焊接和装配等。但这些应用都是基于先精确示教后运行的，目标物体的位姿和尺寸稍有变动，就会导致机器人任务的失败。因此对于工业流水线等工件位置不固定的应用场合，采用视觉来提高机器人的智能水平以实现对目标物体的自动检测和定位抓取，具有重要现实的意义和研究价值。　　 本论文以机器人视觉伺服为研究对象，完成了整套视觉伺服搬运系统的组建，其中包括摄像机标定、图像的采集、图像处理、机器人手眼标定、机器人控制、机器人定位抓取，接着完成了以下各方面的研究和应用。　　 针对单目眼固定安装方式，通过最小二乘法求解手眼坐标的变换关系，再根据工作台平面与摄像机成像模型的约束关系，求解出目标物体的三维位姿，最终实现了机械手的精确定位。针对手眼安装方式，采用了眼在手上的单目摄像机，通过机械手末端的一次移动，虚拟实现了双目视觉的功能。同时提出了一种方便有效手眼标定方法，避免了复杂的传统手眼标定过程，无需求解摄像机外参数和手眼变换矩阵。仅获取标定时刻的摄像机综合参数和机器人位姿，就可以在机器人基坐标系中视场范围内的任意两点进行检测，根据立体视觉的约束关系求解出目标物体在机器人基坐标中的位置，进而实现对目标物体的精确定位。　　 接着研究了基于图像和基于位置的视觉伺服方法，简化了目标模型，通过检测图像平面二维坐标目标物体的特征点以实现对目标物体的逼近定位和旋转匹配。同时进一步研究了基于目标工件建模的方式来实现视觉伺服。即首先根据平面图像法移动机械手获得目标中心点大致基坐标位置，然后根据图像特征点建立目标工件的坐标，最后通过坐标转换获得目标物体的机器人基坐标位姿，从而实现了基于位置的视觉伺服。　　 而后全面介绍了工业传送线视觉机器人搬运系统的组成和工作流程。该系统演示了整套流水线的生产过程，包括机器人拆垛、传送、在线检测和机器人码垛等四个部分。系统采用高速图像处理系统对目标进行实时检测，在线匹配辨识工业传输线上的目标物体及其旋转角度与位置，并通过现场总线控制机器人完成精确抓取和码垛。最后阐述了物流实训视觉机器人搬运系统的组成，该系统采用了视觉传感器、超声波、光电和碰撞开关等多种检测传感器，大大提升了机器人的智能，使其实现了复杂的多货物码盘拆垛和分拣功能。