基于手眼协作的工业机器人是现代化精密零部件制造与装配的关键装备,随着产品需求向着小批量、多种类和精密化发展,新的工艺为机器人精密定位和插装技术带来新的挑战。传统手眼配置模式和控制算法多以视觉传感器安装于机器人末端或独立于操作臂之外为主,鲜少针对中间环节配置视觉传感器展开研究,而随着机器人种类和应用场景的多样化发展,具有高精度、低偏载的中部关节配置传感器的模式也逐渐成为手眼协作系统重要的形式之一。与之伴随而来的是传统手眼标定、视觉伺服和视力融合算法的低适用性和不匹配特性。新的配置模式亟待新的算法设计来实现手眼系统的精密定位与精准插装。本文针对一类典型的中部配置视觉传感器的手眼系统展开研究,主要研究内容如下:（1）基于手眼系统的结构特点,设计了一种基于逆向投影的手眼参数标定方法。首先从理论模型入手,对手眼系统的构型和标定算法展开分析,深入剖析了应用于各关节轴互相平行构型下经典标定算法所存在的局限性;详细阐述了系统的旋转平移耦合特性,明确了标定过程的技术难点;建立了基于几何分解的手眼系统模型和相机非线性几何模型;在此基础之上,提出一种基于逆向投影的手眼标定算法,同时确立了影响系统标定精度的关键参数;通过仿真与实验研究,验证了所提算法的可行性与有效性。（2）基于机器人运动学模型,提出了一种手眼标定和点位测量的同步优化算法。首先分析了视觉测量过程中误差传递现象对测量精度的影响,建立了手眼系统的退化拓展模型;进而提出了一种封闭解结合非线性迭代寻优的同步优化算法;明确了样本数量和测算点之间的约束条件,分析了基于条件数的系统模型可解性能;最后,通过进行模型抑制误差传递效果的对比实验,给出了标定结果和测量误差,验证了所提模型和解算方法能够实现手眼参数和目标位置的同步优化。（3）针对模型参数缺失和失准问题,提出了一种基于弱标定模型的视觉引导控制算法。首先在无相机外参数和标定板的条件下对手眼系统进行了弱标定;通过分析系统非线性和双轴耦合运动特性,明确了误差衰减方向,进而设计了一种弱解耦视觉引导算法;采用李雅普诺夫法验证了算法的稳定性,同时明确了控制增益的约束条件;最后,提出了基于像素误差二范数的自适应增益调节算法,对比实验验证了所提算法可在模型参数缺失条件下实现视觉跟踪。（4）针对相机运动自由度与机器人自由度不匹配的系统,提出了一种基于互补式视觉伺服的机器人精密定位算法。首先分析了由于自由度数量不匹配所导致的视觉跟踪约束条件;依托于所提约束,规划了适用于无模型深度估计的机器人运行路径;在此基础之上,提出了各轴互相独立控制的视觉伺服算法,附加了耦合项前馈补偿,并进行了互补空间的算法融合;四轴联动实验验证了所提算法的可行性与有效性。（5）针对一类典型的电子元件插装过程展开研究,提出了一种融合视觉和力觉信息的复合型插装控制算法。基于对元件受力特性的分析,设计了接触状态判定准则,并提出了回退调节策略和误匹配警报机制;明确了插入过程双重位移融合的力位特性,提出以不同传感器信息为主导的视力融合交互补偿控制算法;通过进行噪声分析、挠度实验和力接触实验对算法有效性进行了验证,最终完成了融合多传感器信息的电子元件插装。最后,对全文的研究内容进行了总结并对未来研究进行了展望。