本文研究了，在机器视觉系统中,一种适用于多种机械零件识别方法和软件系统。该机器视觉系统，为放置在装配线上的零件的自动分拣做视觉引导服务。机器视觉是工业机器人获得环境信息的主要手段之一，它可以增加机器人的自主能力，提高机器人的灵活性。 本文针对机器人在装配生产线上的具体应用场合，充分利用关于机器人工作环境和装配零件的先验知识，开发了相应的视觉识别软件系统，具有良好的工作效率和稳定性。在研究装配生产线上零件图像识别的过程中，本文展开的工作主要包括以下几方面： 1.选择带有透镜径向一阶畸变的摄像机针孔模型作为CCD摄像机标定的数学模型，并利用径向排列约束方法计算出摄像机的外部和内部参数。 2.在图像预处理过程中，结合实际情况，分析比较了几种不同的图像灰度增强、图像平滑滤波方法的处理效果。分段线性变换、中值滤波具有更好的边缘保持性和适应性的特点。所以，本文选择分段线性变换、中值滤波算法对采集到的图像进行预处理。 3.利用最大类间方差法对零件图像进行分割，同时采用链码表和线段表对连通域进行标记。在特定的应用场合，这种方法能满足生产加工的要求。 4.根据零件之间的尺寸和形状的差异性，利用轮廓个数、位置、面积和圆形度等参数对零件图像识别。该方法简单实用，具有很好的应用效果。 5.结合VC++.NET软件建立了装配线零件图像识别系统。 对零件图像识别软件进行了测试，结果表明，利用本文方法能得到较好的识别效果，也能满足装配线实时性的要求。