工业机械臂作为制造业主要生产设备广泛应用于设备维修、加工制造等自动化生产任务中,因此工业机械臂相关技术的研究具有较高的价值。目前机械臂抓取方式普遍采用离线编程,存在视觉相机识别准确率低、针对不同抓取工件无法自主规划抓取路径等问题,由于基于视觉的工件抓取位姿计算误差大且不能自主预测躲避工作环境中的障碍物,造成系统整体联动能力差,不能适应智能制造发展的迫切需求。数字孪生技术提出的虚拟空间和现实物理空间的深度融合、实时交互功能,使得机械臂路径智能规划、针对复杂状况实现工件地精确抓取、对未知环境实现动态避障成为了可能。基于以上学术构想,本文开展了面向数字孪生的工业机械臂抓取系统关键技术的研究工作,实现了机械臂抓取工件时路径的优化、提高了工件的识别精度以及实现了机械臂的自动避障功能,搭建的数字孪生系统整体联动能力强,实现了虚拟空间和物理空间的高度融合。本文的主要工作如下:以工业机械臂作为研究对象,建立机械臂运动学数学模型。以JL8型工业机械臂为实验对象建立了其连杆坐标系和求解了机械臂运动学数学模型,在MATLAB中验证了数学模型求解的正确性。基于蒙特卡洛法求解了机械臂的工作空间,并在Coppelia Sim中直观地显示了其工作空间。为后续研究机械臂运动规划、工件的视觉检测以及建立相关数字孪生模型奠定必要的数学基础。在搭建数字孪生抓取系统中,对机械臂路径规划进行了优化。在工作任务中,机械臂需要具有良好的抓取识别精度和稳定性才能提高工作效率。离线编程的路径规划任务单一,实时路径规划算法又存在耗时长、稳定性差,影响机械臂寿命。因此本文提出了面向数字孪生的改进快速随机搜索算法的路径规划算法,实现了机械臂运动路径的实时优化并能保持良好的稳定性。通过实验验证了该算法的优良性。对接下来的手眼标定方法的研究具有一定的推进作用。针对视觉相机标定工件存在误差大、效率低、定位精度不高等问题,本文提出了一种新的手眼标定方法。基于机械臂及视觉相机给出了TCP标定方法和手眼标定方法及具体操作流程,设置相关实验验证了本文提出的手眼标定方法的正确性。基于以上路径规划和手眼标定方法,本文构建了面向数字孪生的机械臂抓取系统,该系统具有感知环境、辨别不同工件从而实现精确抓取能力。基于数字孪生模型架构,实现机械臂自动避障、检测障碍物以及与物理机械臂的实时通讯功能。实现了物理机械臂和虚拟空间机械臂的数据互传功能。最后设置工件抓取实验验证了数字孪生系统的可行性。