工业机器人在智能制造中发挥着重要作用,已在工件搬运、装配、喷涂、铆接和焊接等场合得到广泛应用,取得了良好的社会和经济效益,显示出良好的发展前景。在一些实际铆接应用中,铆接工件面积大、铆接点位多、铆钉尺寸小、铆点布置不规则、作业要求精度高,目前主要依靠人工来完成合模和铆接作业,属于典型的高强度重复性工作,需要通过机器代人来提高其生产效率。本论文拟以铆接过程中的合模工艺为研究对象,设计一种适用于合模工艺的机器人末端执行装置,完成系统集成与控制算法设计,实现合模工艺的智能化改造。围绕这一问题,主要做了如下工作:设计了合模机器人末端执行机构。根据合模工件的结构特点,对合模末端执行机构进行结构设计、关键零部件选型、关键尺寸设计,使用Solidworks建立合模末端执行机构的三维模型,机构主要包括工具快换装置、连接法兰、气缸、相机支架、压板、连接板、爪手。其中气缸作为机构的动力装置,选型为Air TAC TACQ20X10;爪手由二连杆机构组成,其中一个设计为带有U型槽的S型连杆,能够严密契合工件。设计的机构结构简单,便于拆卸维护,能够适应于各种环境并快速精确完成作业。针对铆接件合模时公板和母板相对定位问题,基于图像矩方法设计了一种无标定视觉伺服控制器,定位精度满足合模要求。控制器采用图像矩作为图像特征,消除了受视角和摄像机等因素的影响时图像发生的仿射变形,解决了图像超出相机视域范围时不能准确得到其图像特征的问题。控制器使用递推最小二乘法（RLS）在线估计图像雅可比矩阵,并将其作为扩展Kalman滤波器（EKF）的观测矩阵,输出机器人关节变化量以控制合模机器人运动。仿真结果表明,在图像超出相机视域范围时,合模机器人也能够实现精准定位,其定位精度和稳定性较高,误差收敛速度较快。最后,针对合模作业中目标工件超出相机视域导致机械臂运动时末端轨迹不够平滑、误差较大的问题,基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法设计了无标定视觉伺服轨迹跟踪控制器,提高了轨迹跟踪精度。控制器采用图像组合矩特征作为输入,并使用RLSEKF模块输出机器人关节变化量,最后通过DDPG算法得到控制参数矩阵,通过控制参数矩阵调节机器人关节变化量,以提高合模机器人控制精度。仿真结果表明该控制方法能够有效提高无标定视觉伺服控制中图像矩特征误差的收敛速度,能够使机械臂运动的末端轨迹更加平滑,更加接近期望轨迹,具有良好的控制效果。