随着全球工业自动化生产的持续升级，作为生产自动化主要实现手段之一的工业机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，如汽车车身喷涂、激光点焊、搬运码垛及装配等领域。工业机器人的绝对定位精度仅为毫米级，为提高机器人的通用性，开展机器人标定技术方面的研究以提高其绝对定位精度具有非常重要的意义。本文根据MOTOMAN UP20机器人的实际结构，鉴于D-H模型的不足和缺陷，采用修正后的D-H模型（MDH模型）建立运动学模型，给出正运动学解和逆运动学解的求取方法。在综合讨论工业机器人误差的基础上，建立了基于距离精度的机器人误差模型，为后续的参数识别和误差补偿奠定理论基础。分析现有常用的逆运动学求解方法的优劣，提出一种复合BP法的逆运动学解的求解方法。该方法以机器人正运动学模型为基础，将机器人正运动学得到的解作为训练样本对BP网络进行训练，得到逆运动学解的预测值，用此预测值分别与代数法得到的机器人逆运动学解相比较，并用均方差作为判据，筛选出与机器人实际运动情况一致的唯一逆解，并制作基于MATLAB GUI的正运动学和逆运动学求解的计算程序。针对实际测量中存在直接测量机器人末端位姿不便的问题，本文采用基于距离精度的误差模型进行机器人运动学参数识别。采用基于数字光栅的结构光三维测量技术在机器人的工作空间内进行机器人末端位置的数据采集，并采用GeomagicStudio软件进行点云数据处理，用最小二乘法计算得到机器人的结构参数误差，并利用Newton-Raphson法计算出经过关节补偿的指令坐标。最后利用移动窗口法对飞机蒙皮模具的分层切片轨迹进行反向误差补偿，得到了修正后的分层切片轨迹，并将其应用于蒙皮模具的快速制造。