在矿业生产中,由于井下运输通道狭窄,以及选矿工艺要求,往往需要对大块的原矿石进行破碎处理,传统的自动化矿石破碎系统由井下摄像头拍摄的视频信息引导人工操作,但由于视频传输速率低,井下环境恶劣等因素,往往无法精准定位,针对这些问题,本文提出一种以毫米波雷达成像技术为基础,结合了图像处理的井下原矿石定点破碎系统。具体研究工作如下:（1）设计了一套基于毫米波雷达成像的原矿石重构定点破碎系统的总体结构和工作流程。围绕工程实际应用,阐述了一种高度自动化的原矿石破碎系统组成。本系统在结构上主要分为原矿石成像模块和定点破碎模块,首先原矿石成像模块通过毫米波雷达传感器对原矿石进行成像,然后通过图像处理算法从成像结果图中提取出原矿石的平面质心坐标,最后定点破碎模块根据质心坐标对原矿石进行破碎作业。（2）在详细研究调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）体制毫米波雷达基本原理的基础上,分析对比了几种经典的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）成像算法,并对这些算法进行推导和仿真实验,验证了算法的有效性,选择出最适用于本系统的波数域成像算法并应用于原矿石的成像工作中。针对单通道雷达成像数据采集效率较低的问题,运用了多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达的原理进行阵列设计,将MIMO原理与SAR结合,并应用于满足本工程应用所要求的高效率数据采集。（3）根据所设计的系统,进行硬件的选型和软件部分的设计,搭建了毫米波雷达SAR成像实验平台,模拟了实际的工作场景,并对得到的成像结果进行图像处理,完成了矿石重构和质心提取工作,并根据实际工程需要设计了一款七自由度的机械臂,为保证机械臂运行平稳和动作精准,对机械臂进行控制优化,并进行运动仿真,为该系统实现真正应用打下理论基础。