蜂王浆作为一种畅销的营养保健品，但传统手工生产工艺在捡虫工序上遇到了比较大的麻烦。蜂王幼虫体积小，散布在蜂巢中，识别困难，尤其长时间工作注意力高度集中，极易导致人工的视觉疲劳。本文针对上述问题，在机器人机械本体的基础上，增加了视觉模块部分，并对其进行3D建模及运动仿真，验证了该系统功能上的可行性，最后建立了机器人误差模型，提出了误差补偿方法，并验证了该误差补偿方法的有效性。首先，本文简要介绍了传统的蜂王浆采集工序，阐述了其中存在的问题以及国内外研究现状，引出本文设计的蜂王浆采集机器人系统，并介绍了本文所研究的内容。接着，针对人工采集过程进行步骤分解，设计了机器人的任务执行流程，并对蜂王浆采集机器人系统进行功能分析。将该系统按功能分为视觉识别和驱动执行两部分，并简要介绍了蜂王浆采集机器人的本体结构。其次，详细介绍了视觉处理模块的设计方案，建立了摄像机模型，实现了图像处理、形状识别和目标点的提取功能，最终通过该摄像机模型将坐标点由图像空间转换到三维世界坐标系中。再次，为解决视觉处理模块对机器人本体的依赖性，引入并行工程的方法，设计了机器人仿真模块。该模块作为独立软件，利用规定好的通讯协议，接收并响应视觉处理模块的指令。为保证仿真结果与实际的机器人运动情况相一致，在封装了机器人运动学模型的基础上，采用与视觉处理模块共享同一配置文件，保证了两模块机器人运动学模型的一致性，并且仿真模块与机器人本体接收来自视觉处理模块的同一数据，保证了控制指令的一致性。最后，分析了机器人末端位姿误差，建立了机器人的几何误差模型。根据该误差模型，提出了误差补偿方法，并对其进行仿真验证，证实了该方法具有可行性。