随着机器人技术的发展,机器人不断地被用来替代传统工业生产中的人工作业。特别是机器视觉技术的发展,使得机器人能够探测外部目标对象,通过检测目标对象的关键位置信息可以实现对机器人运动轨迹的规划。本文主要结合机器视觉中的相机标定技术、图像预处理和图像检测技术研究视觉机器人在直插元件装配中的应用,本文内容主要分为三个部分。1)视觉机器人中的相机标定技术研究,本文对直插元件装配组件具体成像过程中的坐标转换进行分析,并详细分析了几种主要的相机标定技术的原理。重点分析了张正友相机标定技术的实现过程,最后采用张正友相机标定技术求解出相机的内外参数,在此基础上采用畸变补偿的改进方法优化求解过程,最终得到的格点定位像素平均误差减小了80%,得到更加精确的相机内外参数。2)直插元件装配系统中的图像处理技术研究,由于在工业生产环境中采集到的装配组件图像中含有各种噪声信息,本文采用中值滤波和高斯滤波相混合的滤波方式对图像进行滤波,得到信噪比更高的滤波结果图。本文采用最大类间方差法的图像增强技术将装配组件图像从背景图像中切割出来,通过边缘提取实验,最终采用Canny边缘算法检测出装配组件的边缘信息。3)对直插元件装配组件的定位,本文主要研究双插脚的接插件和多圆孔的PCB接插板的自动装配,因此需要对装配组件进行图像检测和特征点定位。对接插件主要进行角点提取,本文分析了常用的角点检测算法并进行实验处理,得到的角点信息较为复杂,不利于接插件插脚的定位。本文提出采用凹凸点检测算法来有效提取接插件的插脚凹点信息,所用时间为常用角点检测算法的1.8%,可以有效地定位接插件的插脚位置。对于多圆孔的PCB接插板,本文提出采用压缩参数空间的改进随机Hough变换方法快速而有效地检测出PCB接插板上的圆孔信息,所用时间为采用随机Hough圆检测方法所用时间的5%。基于图像检测技术对接插件和PCB接插板进行特征点定位,通过相机标定技术将图像位置信息转换为机器人坐标系中位置信息,其定位误差为0.02 mm,具有较高的定位精度。装配组件的定位结果可以作为机器人运动规划的参数,进而实现机器人对装配组件的自动抓取和装配操作。在直插元件的装配生产中,使用基于机器视觉技术的机器人来实现自动装配可以极大地提高生产效率。