在多自由度并联机器人控制中,相对于传统检测方法,计算机视觉检测系统具有非接触、智能、检测速度快等优点。但在三维空间,同样物体在摄像机的不同视点,其图像有不同的特征;或者摄像机静止,物体经过空间运动后,图像也会有不同的特征,因此,空间运动的机器人末端操作器的识别工作极有挑战性,因此急需一种对旋转和平移不敏感的算法来解决这个问题。针对这种视觉识别需求,本文引入了几何不变量的概念。通过对末端操作器目标的几何结构分析,设计出适合识别的空间结构的几何不变量。在几何不变量的设计过程中,引入了共形几何代数框架,使模型能脱离坐标系进行定义,只需运用被识别对象之间的几何关系进行不同的运算和变换。本课题正是在这种框架下,运用基于几何不变量识别算法实现了多自由度并联机械手臂的末端操作器检测识别。本文的主要工作如下:1)详细分析了三种几何变换群及其基本不变量,然后在此基础上说明了三种摄像机的投影模型和这三种几何变换群的关系;2)针对研究过程中所尝试使用的共形几何代数进行了研究,给出了几何代数基本运算的几何解释,共形几何代数的基本定义,以及几何形体的表示和运算;3)对几何不变量的研究背景和应用领域进行了简单的叙述,较详细的分析了几个空间平面几何不变量,以及相关的推导和应用方向。4)对六自由度并联机械手臂,推导出空间六点几何约束结构和空间五线几何约束结构的不变量。运用空间五线几何约束结构,对机械臂末端CAD图像进行多面多视点的不变量提取,并运用其不变量值作为检测识别特征值,对机械臂末端进行检测,在匹配过程中还加入了目标结构约束条件去除误匹配和减少匹配计算量。实验表明该算法在图像存在较大视角、平移、旋转、亮度和尺度的变化时仍然具有较好效果,证明了本文方法的有效性和可行性,适用于对多自由度并联机器人末端操作器的空间检测识别。