机器人产线是指将一组机器人加工设备、自动化机床及相关辅助设备按产线工艺连接起来的自动化产线。通常,机器人产线种类繁多、流程复杂,需要配合产线作业仿真对作业流程进行合理规划,以降低产线研发周期。然而,传统产线仿真与优化方法存在效率低、成本高、通用性差等问题。为此,本文研究并提出一种自定义流程的机器人产线作业仿真与优化技术。基于可视化分布式理念,提高机器人产线流程规划仿真效率,基于可配置设计的图形化功能模块,搭建自定义流程的机器人产线;基于流程自定义和数据传递技术,实现流程自定义驱动的机器人产线可视化仿真;基于自适应改良种群与改进免疫遗传算法,完成多种类型机器人产线的作业流程优化;最后开发机器人产线作业任务可视化仿真及流程优化系统并以实例验证。研究了基于可配置图形化功能模块的机器人产线自定义流程建模方法。通过多层式任务分析实例产线并提取多种功能模块,基于模块的抽象信息完成多种功能模块的类型划分与设计,借助多种类型功能模块自定义设计完成产线流程建模规划。基于多种类型模块信息划分和功能设计,实现功能模块信息可配置设计;基于可复用模块参数和结构设计,提出功能模块通用结构配置方法;基于双重散列表结构进行功能信息拓展配置,拓展图形化功能模块的仿真能力;基于线性压缩字典树结构优化模块信息存储,提升功能模块建模效率。最后基于某型自定义形状加工产线完成了图形化功能模块生成和自定义流程建模应用验证。研究了流程自定义驱动的机器人产线作业任务可视化仿真方法。通过设计多仿真端的可视化仿真模型,研究仿真模型数据结构,提出基于分布式结构的仿真流程自定义和多仿真端数据传递设计方案。基于控制交互中心处理仿真模型,需要获取仿真模型的多种信息,提出基于树形迁移状态机TFSM的多类型模型数据解析方法,同时针对仿真流程中的模型状态变化,提出基于TB-BFS的可回溯算法处理多层次任务数据的状态检索,最终实现基于链路映射的自定义仿真任务规划。在控制交互中心实现多仿真端数据传递时,为了降低无关信息对数据同步的影响,基于递归优化的KMP算法进行模型数据同步过滤,最终以异步更新调度方式实现多仿真端数据传递。最后基于面板转运实例完成了可视化仿真的应用验证。研究了基于自适应改良种群与改进免疫遗传算法的产线流程优化方法。采用Petri网模型分析产线中的多种交叉生产关系,基于Petri网结合Floyd算法验证产线流程优化可行性。基于免疫思想改进遗传算法的优化算子,提出改进免疫遗传算法并以公开数据集进行算例验证。针对该算法面对复杂产线易陷入局部最优陷阱的问题,提出平衡算法性能的自适应种群改良方法,通过种群浓度自适应平衡增加该算法的变异概率,通过多和声即兴创作方法加快该算法的收敛速度,并以算例验证了改良算法性能。同时针对实际产线存在的多种生产约束,提出对应的约束转化方法以适应改进的流程优化算法。最后基于某型奖杯加工制造产线进行了流程优化验证。开发了机器人产线作业任务可视化仿真及流程优化系统,完成了可视化仿真模块和流程优化模块的交互接口设计,基于某型汽车零件加工产线验证了可视化仿真模块及流程优化模块的有效性。