将视觉信息引入机器人控制中,使机器人具有同外部环境进行交互的能力,是当今机器人发展的重要方向。国外对视觉伺服的研究起步比较早,而国内对视觉伺服技术的研究还处于探索阶段,目前进行的许多研究工作主要集中在概念仿真,方法论证,关键技术试验上,因此进行深入的自主研究很有意义。视觉伺服是涉及多学科的复杂非线性控制,包括图像处理、动力学、运动学、控制理论、实时计算等领域。本文提出了基于图像的视觉伺服方案,避免了对系统的精确标定过程,降低了对系统硬件的要求,并进行了相关实验。机械臂系统采用PWM方式驱动各关节直流伺服电机,结合限位保护电路及信号检测处理电路构建驱动板。本文中提出了进行图像采集、处理以及图像特征点提取等工作的视觉信息处理系统实现方案,采用空间域相关算法处理图像,提取图像特征信息,形成视觉伺服循环。文中选择神经网络学习方案设计视觉伺服控制器,避免了求取图像雅可比矩阵的复杂运算和矩阵奇异性问题,给出了网络样本采集、训练方法。通过PCI-1711数据采集卡,搭建RTW实时仿真系统,提出电机模型测试方案。选择位置和速率相结合的双闭环结构设计关节伺服控制器,基于电机模型建立双闭环实时仿真系统,并进行关节伺服控制器调试。通过串口实现主控计算机和图像处理计算机通信,最后进行相应的实验。