二〇三五远景目标提出“推进新型工业化,加快建设制造强国、质量强国”。工业机器人作为推动制造业转型升级的有力工具,在我国由制造大国向制造强国的加速转变中发挥着不可替代的作用,而在整个制造业体系中占据举足轻重地位的装配作业中,通过工业机器人进行装配可以有效提高产品制造质量,降低生产成本,提高装配效率,但是传统工业机器人进行装配操作时,其运动轨迹存在平稳性差、平滑度低,以及因机械冲击与振动造成的使用寿命缩短的问题,同时机器人面向装配场景时还存在机器人标定不准确、精度低以及目标定位识别不清的问题,这些因素制约着工业机器人装配的质量与效率,也影响着现代制造业的转型升级。针对以上问题,本文开展了面向装配过程的工业机器人关键技术的研究工作,优化装配运动轨迹,准确获取和到达期望位置,提高对装配目标的识别定位精度,最后搭建仿真与实际实验平台完成对以上方法的检验,本文的主要研究内容如下:建立工业机器人运动学模型并求解,阐述工业相机标定原理的基础理论。以AUBO-i5机器人为实验所用工业机器人模型,建立了工业机器人连杆坐标系和正逆运动学模型,对机器人运动学模型进行求解,并在MATLAB中验证其正确性,在Coppelia Sim中以蒙特卡洛法和局部点分布提取方法求解其工作空间。对相机成像原理,相机标定中坐标系之间的转换以及畸变原理进行详细介绍,为后续章节相机标定方法的进一步改进做好理论准备。提出一种基于改进多目标灰狼算法的轨迹优化方法,在面向装配过程的运动轨迹中进行仿真分析。首先对笛卡尔空间和关节空间中几种插值函数规划方法进行介绍,针对传统轨迹规划方法无法满足实际应用需要,采取现代智能群体优化算法对机器人进行轨迹优化,同时对多目标灰狼算法存在的种群多样性不足、早熟收敛以及陷入局部最优陷阱等问题进行改进,以时间-冲击为优化目标函数,兼顾二者的平衡协调,确保机器人在装配轨迹时间缩短的同时获得的冲击尽可能的小,以延长机器人使用寿命,在MATLAB中进行仿真实验验证,实验结果表明改进多目标灰狼算法在保证机器人正常平稳运行的同时缩短了机器人末端的运行时间,同时有效改善了冲击,提高了机器人工作效率。针对在装配场景中的机器人标定不准确、精度低以及目标定位识别不清的问题,提出一种改进张正友相机标定方法,提高了标定精度和准确度,选择九点标定法完成了手眼标定,使机器人能精准到达期望位置,并通过图像预处理以及基于形状的模板匹配方法完成了对装配目标的识别与定位。针对提出的轨迹优化方法、标定方法以及对目标工件的识别与定位方法进行实验验证,同时对装配场景进行研究,简化装配模型,提出一种利用力传感器的柔顺装配策略。搭建Coppelia Sim仿真平台进行实验,仿真实验获得了优越的轨迹规划效果和装配结果,最后将研究成果迁移到实际装配实验平台,通过实际实验更进一步证明了本文所提方法在装配作业任务中的有效性和可行性。