在工业生产过程中,给机器人配套相应的传感器可以代替人工完成很多工作,如:工件拾取与分拣、码垛、焊缝跟踪等,具有非常重要的应用价值。工业机器人在执行生产任务时,需要识别、定位和抓取目标物体,双目立体视觉可以提供丰富的信息,赋予工业机器人感知周围环境的能力。研究机器人视觉伺服系统基于位置抓取目标物体,可以对手眼关系标定、目标识别与定位、六自由度机械臂运动控制及相关算法进行详细的验证,为机器人视觉伺服系统抓取工件等目标物体提供理论验证平台,研究意义深远。本文主要研究内容如下:首先,标定手眼关系。介绍了空间坐标系中位置和姿态的描述方法以及两空间坐标系之间的坐标变换。针对eye-in-hand摄像机安装方式建立了手眼关系方程,总结了传统方法解手眼方程的过程并分析误差来源,进而介绍了使用最优化法求解手眼方程的过程。针对文中搭建的机器人视觉伺服系统设计了手眼关系标定算法和标定实验并给出了手眼坐标系之间的齐次变换矩阵。其次,研究了空间中目标物体特征提取与目标物体三维位置测量算法。针对空间中的目标物体的识别,提出一种基于轮廓、形状、颜色等多种特征的目标识别算法。为测量目标物体的位置和姿态信息,建立了摄像机成像模型并研究双目视觉测量原理。结合基于多特征目标识别算法和双目视觉测量原理编写了实时处理图像和测量目标物体位姿的软件并进行了目标物体识别与定位实验,实验结果证明了双目视觉测量原理和提出的目标识别算法对图像中目标物体识别与定位的有效性。再次,研究了六自由度机械臂的运动控制算法。采用D-H方法建立了六自由度机械臂的运动学模型,根据相邻两坐标系之间的变换矩阵推导了机械臂正运动学方程并使用Robotic Toolbox工具箱验证了机械臂运动学模型和正运动学方程的正确性和合理性。基于代数法推导了六自由度机械臂逆运动学算法,在Microsoft Visual C++ 6.0环境下编程实现了机械臂逆解的求取,并使用正运动学方程对逆运动解软件的正确性和合理性进行了实验验证。最后,设计并实现了机器人视觉伺服系统抓取与放置目标物体实验。搭建了机器人视觉伺服控制系统,在Microsoft Visual C++6.0编译环境下编写了视觉伺服系统的控制软件,对放置在试验台上的目标物体(乒乓球)完成了基于位置的抓取与放置实验,验证了手眼关系标定、目标识别与定位、机械臂运动学等算法的合理性和有效性。