随着机器视觉和计算机技术的发展，机器人的视觉伺服控制技术得到大量研究并被广泛应用于工业环境中。同时，基于结构光的视觉检测技术是机器视觉中一种常用的且主动受控的三维测量技术。该检测技术具有测量精度高、实时性强、光条纹易于提取等优点，近几年来在工业等领域中受到极大关注，并在机器人视觉、三维自动检测、自动加工等领域得到广泛地应用。本文在机器视觉的基础上结合结构光视觉检测技术实现对物体轮廓的三维测量，同时完成机器人简单的视觉伺服控制，本文研究工作主要包括如下几个方面：介绍和分析了本视觉测量系统的构成及其数学模型，对视觉测量系统进行了整体的研究和设计，利用三维运动机构做驱动获得标定点，利用基于径向排列约束的标定方法获得摄像机以及线结构光传感器的内外参数，使摄像机和结构光传感器两者的标定统一起来。研究了激光条纹图像的预处理方法，包括图像获取和滤波、阈值法图像分割、激光条纹中心线提取和特征点提取等。分析了影响条纹中心线提取精度的因素，提出了一种粗略提取条纹中心线的方法。然后采用最小二乘法对所得到的中心线进行直线拟合，得到两条拟合直线并求取其交点，获得特征点。在研究了传统的机器人手眼标定算法后，提出了一种快速标定手眼关系的算法，即只需拍摄一次标定板就可以获得机器人末端工具和摄像机的关系矩阵，该方法可减少处理计算量，操作方便快捷，高效省时，满足操作系统的精度要求。实验阶段。通过本文中的视觉测量系统对目标物体进行三维测量，并获得目标物体的三维空间点云及结构尺寸，最后结合实验室中的MOTOMAN-UP6机器人，通过基于位置的视觉伺服控制完成对机器人简单地伺服控制。本系统的软件开发是在Visual Studio2010平台的基础上，结合OpenCV图像处理库和PCL点云库，利用C++完成了课题每个部分的实验。实验结果表明，基于结构光的机器人视觉系统定位精度可基本满足实验要求。