随着自动化的快速发展,传统工业中组装、贴合等需要对位功能的机械设备存在着对位偏差大、产品报废率高、产生效率低等问题,远不能满足日益增长的市场需求。随着机器视觉技术的快速发展,具备视觉的工业机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位以及组装等工作。但是该技术通常采用工装夹具零件固定之后对零件进行定位、组装,生产柔性差。因此,论文针对组装机在组装过程中,由于装配件尺寸小、易变形造成的尺寸检测过程困难且检测精度低和组装对位效率低等问题,以装配贴片为测量、装配研究对象,运用机器视觉等相关理论,对装配贴片识别定位和对不稳定位置的不规则形状零件尺寸测量以及对位坐标计算进行研究,具体的研究内容如下:（1）基于视觉的机器人对位组装系统设计根据企业对组装机的改进要求,以提升组装机的装配效率和对零件的关键尺寸的准确检测为目的,利用了机器视觉原理,对组装机的组装对位过程进行优化,明确了系统包括的视觉模块、上下料模块、执行模块以及控制通讯模块等,介绍了各模块的相关原理,在此基础上完成相机、镜头、机器人等关键性元件选型,并说明原因。（2）图像学的识别定位算法根据先进行目标零件有无检测再进行对位引导的特殊工作要求,利用零件在特定区域平均灰度值更高的特性,对装配件有无或是否偏移进行判断。在此基础上,对采集的图像进行分析,利用合适的滤波算法对图像进行降噪处理;然后通过其他图像预处理算法对目标区域进行分割;最后通过边缘检测原理,提取出目标区域的边缘轮廓,并通过基于形状的模板匹配对零件进行粗定位,获得其大致位姿信息。（3）不规则形状的尺寸检测和对位坐标计算根据在整个装配过程中装配贴片无法别固定,导致装配贴片会随机出现在视觉检测区域内,造成的尺寸检测困难和装配贴片形状不规则导致尺寸检测精度低等问题。利用直线检测原理和数学模型,提出了一种对不规则形状零件的不稳定位置的尺寸检测方法,获取装配贴片相关尺寸以及坐标值的像素值。然后,通过相机标定原理完成尺寸像素值向尺寸实际值的转换,并对尺寸的装配精度进行筛选。最后,通过数学模型计算出获取装配贴片对位坐标,实现零件的对位装配。（4）基于视觉的机器人引导对位系统实验根据对组装机的装配过程中需要对尺寸检测筛选来保证装配率的需求,提出了基于视觉的机器人引导对位系统实验平台的总体方案。利用Halcon视觉算法库与MFC联合完成视觉算法软件开发,然后根据该系统的设计要求以及硬件选型对实验平台进行搭建。开展了对装配贴片尺寸测量和装配坐标的实验研究,完成了对尺寸检测精度的装配精度的分析,验证了基于视觉的机器人引导对位系统的正确性。