机器人智能化技术是目前该领域的前沿，在当前技术进展中，视觉伺服技术占有举足轻重的地位。机器人视觉伺服技术，依托视觉传感器，将信息量庞大的视觉信息引入控制系统中，并控制机器人执行高精度的伺服运动，实现了机器人技术与视觉信息的有效融合。视觉伺服技术增强了机器人在工业生产以及科学研究领域的自适应能力和自动化水平，有着广阔的应用前景。本文以TMS320DM6446处理器为核心的达芬奇处理平台作为视觉处理平台进行视觉应用程序的开发，构建PUMA560的视觉伺服控制系统，进而实现其精确的伺服运动。在运动控制部分，本文建立了PUMA560机械臂的运动学模型，并使用机器人工具箱对所建立数学模型的正运动学与逆运动学进行了验证。本文采用光电码盘对机械臂的位置和速率信息进行反馈，在simulink环境下建立了机械臂四个关节的双闭环控制系统，并且完成了控制系统优化，实现了多关节的联合运动。在视觉处理部分，本文采用达芬奇处理平台对运动目标进行视频图像处理。首先，本文构建了达芬奇平台的软硬件环境，并实现了ARM和DSP双核通信和双嵌入式系统的通信。其次，对采集的图像进行了灰度化、二值化以及阿尔法中值滤波等预处理操作，在此基础上，使用LoG边缘检测算子对运动目标进行特征提取和中心定位。最后，将位置坐标引入simulink内搭建好的控制系统中，作为视觉伺服总系统的控制指令，完成了视觉伺服系统的构建。最后，采用基于共轭梯度算法的BP神经网络作为视觉控制器，在MATLAB环境下对总系统进行了仿真和半实物实验，验证了系统的合理性并分析了系统的综合性能。