柔索驱动并联机构采用绳索取代连杆成为机构的牵引装置,具有模型简单、工作空间大以及价格便宜等优点,因此近些年来被越来越多的学者关注和研究。柔索驱动并联机构末端执行器的运动状态研究是反映机构运动状态的一个重要指标,是机构简化、故障诊断的参考依据。它的检测精度是衡量机构结构性能的一个重要方面,需要确保末端执行器达到预定的运动状态。因此,开展柔索驱动并联机构末端轨迹视觉检测方法的应用研究具有重要的意义。本文对运动目标跟踪算法进行了深入探讨。论文详细介绍了CamShift算法检测跟踪原理,针对传统算法需要手动设置初始搜索窗口以及运动目标跟踪稳定性不高这两个问题,在传统的CamShift跟踪算法的基础上对其进行了改进,并利用改进后的算法对柔索驱动并联机构末端执行器进行了跟踪检测实验。实验结果表明:改进后的CamShift算法成功实现了初始搜索窗口的自动化,并且能够稳定有效地对运动目标进行跟踪检测。本文对运动目标定位算法进行了深入研究。论文分析了传统的Zernike矩亚像素边缘定位算法的定位原理,在此基础上将传统的Zernike算法和迭代法相结合提出了一种新的基于改进Zernike矩的亚像素边缘定位算法,并对该算法产生的误差进行了分析和补偿。通过仿真实验对提出的改进算进的性能进行研究,仿真结果表明:改进后算法的检测精度和稳定性要优于传统算法以及其它两种常见的定位算法。设计了视觉检测实验平台的总体方案,根据总体方案完成了视觉检测实验平台硬件设备的选型及安装、控制软件的开发。利用搭建的视觉检测实验平台对柔索驱动并联机构末端轨迹进行了检测实验,并对误差的来源进行了分析。实验结果表明:在相同的实验环境下,机构末端执行器的运动轨迹越复杂,视觉检测得到的目标轨迹的实际值与理论值之间的误差越大;从检测方式上看,本文改进算法检测精度要高于传统算法的检测精度,可以更加准确的对末端执行器的运动状态进行检测。