作为推动智能制造2025产业升级中的重要一环,以工业机器人为代表的智能化抓取、分拣和装配系统已经成为未来发展的焦点。其中,基于视觉感知技术的智能工业机器人正扮演着举足轻重的角色。工业零部件的位姿识别技术作为基于工业机器人的智能化操作系统在工业零部件自动化抓取、分拣环节以及自动化装配中的关键性技术,其识别的准确性和高效性对提高工业生产的智能化水平至关重要。由于工业场景、零部件的复杂性,现有的方法常常会出现检测精度较低以及姿态估计不准确的问题,难以满足现代化智能制造车间的需求。因此,对于面向工业机器人的工业零件智能操作系统而言,研究一种能有效地估计出目标零件的六维空间姿态的方法迫在眉睫。本文提出一种鲁棒的六自由度姿态估算算法。该算法主要可以分成两个部分,首先,给定模型的三维点云数据,建立基于三维特征描述子的离线表达模型库并对特征进行哈希处理,加快特征的索引;其次,在线匹配阶段,给定场景的三维点云数据,采用相同的策略建立场景的特征表达,利用哈希检索进行场景-模型库的快速特征匹配,最后再利用矩阵分解方法求得目标物体的六自由度姿态信息。算法的关键在于如何基于目标模型的几何特征构建一个有效、鲁棒的三维特征描述子以及后续的位姿参数的求解。最后,在大量的合成数据以及实测数据上进行实验,并和现有的方法进行了比较,实验表明,本文所提出的算法在姿态估算精度以及对复杂场景的鲁棒性方面优于其他的算法。