在现代制造业中凸轮工件是一种极为普遍的机械零件,因为其特殊的机械结构,可实现各种复杂机械运动,因此在许多领域得到广泛应用。但是凸轮工件在生产制造时,工件表面很容易产生裂纹、凹槽等缺陷,需要对其进行缺陷检测以此来保证工件的制造精度。目前凸轮工件的缺陷检测大多依靠人工检测,但人工检测存在检测精度差,检测效率低等问题难以满足当今社会的生产要求。所以,在此背景下将机械手臂引入到无损检测领域,对基于机械手的凸轮工件表面缺陷涡流自动检测系统进行深入研究,应用五次B样条曲线构造机械手臂各关节运动轨迹,提出一种改进型的麻雀算法对机械手臂检测轨迹进行时间最优轨迹优化,从而解决复杂工件表面缺陷检测问题,提高工件表面缺陷的检测效率和检测精度。首先,在对近年来国内外涡流自动检测系统、机械手臂轨迹规划内容深入研究的基础上,将机器人技术、自动控制技术和涡流探伤技术相结合,设计了一套基于机械手的凸轮工件表面缺陷涡流自动检测系统。通过D-H表示法建立机械手臂的连杆坐标系,构建机械手臂正向运动学方程并分析。根据检测凸轮工件机械手臂的结构特性,提出代数法与几何法相结合的方式对机械手臂逆运动学的进行求解。最后通过仿真实验,验证所求结果的准确性。其次,在对多种缺陷扫查方式进行分析、对比的基础上,根据所检测的凸轮工件特性,选取周向步进法作为检测凸轮工件表面缺陷的扫查方式。为保证机械手臂的检测精度,在明确凸轮工件表面缺陷扫查轨迹的基础上,分别对三次多项式、五次多项式、三次样条、五次B样条在关节空间的轨迹规划进行详尽推导分析。通过对比轨迹仿真实验可知,在满足机械手臂各关节运动约束的条件下,应用五次B样条函数所规划出的检测轨迹平滑、无突变且速度、加速度、加加速度连续变化,可在保证机械手臂检测精度的条件下,同时安全稳定地运行。然后,以提高机械手臂检测效率作为优化目标进行时间最优轨迹优化。通过对传统麻雀算法的介绍与分析,针对其算法的不足,提出了一种改进型的麻雀搜索算法。首先应用Chebyshev（切比雪夫）混沌映射对麻雀种群初始化,提高种群的多样性。再通过在发现者更新位置中引入上一代全局最优解和动态权重因子的方式来扩大搜索解的范围,提高算法收敛速度。又引入反向策略与贪婪原则来确保最优解的选取,避免解陷入局部最优。通过两种算法对多个函数的求解,验证改进型麻雀算搜索法优于传统麻雀算法。应用改进型麻雀搜索算法对五次B样条检测轨迹进行时间优化,通过多次实验验证得出优化结果,在Matlab软件中对时间最优检测轨迹的位置、速度、加速度、加加速度曲线进行仿真实验。实验结果表明,在满足机械手臂各关节运动约束的条件下,采用改进型的麻雀算法对检测轨迹进行时间优化,最快可从原来的18s缩短到13.347s,工作效率提高了26%。最后,通过检测实验分别对不同类型、不同缺陷尺寸的凸轮工件样本进行自动涡流检测,得到清晰准确的缺陷结果,通过实验结果可以表明,所研究的涡流自动检测系统在提高凸轮工件检测精度与检测效率等方面具有可行性,在实际检测凸轮工件表面缺陷工作中具有重要的意义。