砌墙机器人能有效解决劳动力不足、工作效率低和危险程度高等问题,是建筑、控制和机电学科交叉的产物,代表着建筑施工技术的发展趋势。目前砌墙机器人的硬件采用成熟的工业机器人,而专用的控制系统的研究却处于起步阶段。砌墙机器人视觉定位系统的精度、速度都不高,从而导致砌墙偏移、效率低。因此,视觉伺服定位系统的研究对建筑施工的发展有着重要的意义。（1）本文采用工业机械臂作为砌墙机器人的执行机构,首先依照D-H法则创建砌墙机器人D-H参数表;其次使用Robotics Toolbox依照表格数据建立砌墙机器人模型;最后通过设置机械臂关节角的运动范围,确定砌墙机器人的工作空间。为了保证机器人模型的正确性,对其正逆运动进行分析。（2）本文针对砖块图像特征提取时传统的Harris算法检测精度不高、速度慢等问题,提出一种改进的图像检测算法。首先对砖块图像预处理,去除砖块表面噪点;其次使用形态学边缘检测算法获取图像梯度,使检测像素减少到原始像素的11.2%;随后使用Hough变换去除砖块表面裂缝,减少了砖块伪边缘;最后使用SUMAN圆形边缘模板筛选角点,解决了角点聚簇的问题。通上述方式使得角点提取速度提升了60%,检测精度提高28%。（3）本文针对砌墙机器人视觉伺服系统定位不精确的问题,提出一种改进的RBFNN视觉伺服系统。首先使用密度指数筛选孤立样本;再使用k-means++获取初始中心样本,得到RBFNN隐层神经元;最后使用GA算法训练样本,获得RBFNN地输出权值。通过上述方式建立了神经网络模型,完成视觉伺服控制系统的创建,使得定位精度达到0.009646。最后通过实验分析,验证了上述方法设计的砌墙机器人定位系统能够有效识别砖块并实现砖块的精准抓取。