本文研究了能够测量不同形状目标物形态参数的机械手视觉系统的设计与实现，介绍了机器视觉发展现状以及发展前景，叙述了检测技术可视化的基本原理，设计了机械手抓取控制系统。在机械手视觉系统硬件设计中，提出了一种基于智能摄像机的智能机器人视觉系统设计方案；在软件设计中采用Blob算法原理编写了应用程序，以求取任意形状目标物的中心坐标及其任一斜边与坐标轴之间的夹角，从而实现对微小或缓慢运动的目标物定位。系统硬件平台是内含TMS320C64XX系列DSP的智能摄像机。利用VC智能摄像机来完成场景图像的采集及量化任务，并利用其自带的嵌入式操作系统及开发平台编写了相应的目标定位程序。本系统具有集成度高，硬件设备体积小，重量轻，安装调试方便，软件处理速度快，处理质量高等优点；大量的实验结果证明，该系统能满足实际项目中对目标姿态信息的需要，目标识别率为100％，最大相对误差小于10％。本系统具有广阔的应用前景，用户可通过开发不同的应用程序，以用于不同的工业机器视觉应用领域，尤其是图像测量，表面检测，汽车制造业，产品包装和印刷检测，运动分析与跟踪等领域。目前，该系统已完成软、硬件的安装及调试工作，调试结果已经达到了预期的效果。主要工作如下：1、查阅国内外有关的文献资料，了解机器视觉和图像处理方面的发展及现状；2、介绍了机器视觉概念和系统的组成及发展趋势；数字图像处理的基础理论；3、对机械手视觉系统硬件系统进行了设计与实现，其中包括购买硬件设备前的市场调研，硬件的选型、最终方案的确定及调试；4、对机械手视觉系统软件系统进行了设计与实现，其中包括不同形状目标物中心坐标的求取方法及目标物某一斜边与x轴之间的夹角的求法，具体包括对常见方法的论述以及本课题中所采用的方法；并对所编写的软件进行了调试，将其固化到智能摄像机内置的DSP芯片上，同时对不同形状目标物进行了实验验证；5、指出了测量过程中主要的误差来源，并对实验结果与实际值相比较进行了误差分析；6、对机械手抓取目标物的控制系统进行了设计、编程及仿真实验，分析了存在误差的原因。仿真结果表明文中所设计的机械手抓取控制系统能够正常工作，所提出的抓取控制算法简单、实用。