随着生产加工技术的发展和工业自动化程度的提高，机器人视觉技术在自动化生产中的影响日益显见。在机器人视觉研究领域，视觉定位技术是其中最活跃的一个分支，是智能机器人技术发展的重要标志之一。本文基于前人研究的基础以及大量资料，通过对视觉定位技术的利用，来实现目标的定位。首先，本文搭建并阐述了食品在线检测试验台的组成原理，测试平台应用于对传送带上的食品进行视觉定位过程。文章首先讲述了测试平台的整体布局及功能，深入说明平台伺服电机计算选型和电机传动类型的选择，并对采用的视觉算法进行说明。其次将视觉定位技术在焊缝磨抛机器人中进行应用，目的在于为焊缝磨抛机器人提供焊缝的位置信息以及焊缝的余高等关键参数，有助于实现焊缝磨抛机器人进行自动磨抛工作。焊缝视觉定位流程的主要包括：CCD标定、参考原点、图像预处理、特征提取以及三维测量等几个组成部分。特别是焊缝图像预处理以及特征提取问题是本文研究的重点。本文通过采取灰度最大化和中值滤波法解决焊缝图像的预处理问题，并通过改进的灰度最大化算法结合后续处理步骤实现只在焊缝边缘附近进行灰度最大化，通过比较行坐标平均值和法线方向平均值的两种方法提取中心线的差异性，说明两种不同中心线提取的方法，同时也阐述了提取最远距离特征点的提取方法。在焊缝磨抛机器人软件开发方法的研究基础上，通过采用分层模块化思想实现HALCON软件环境下图像处理底层模块的编程，主要包括CCD标定模块、图像增强模块、特征提取模块和三维测量模块，并调用底层模块实现中层模块的标定、图像增强等功能的集成。在VC++环境下开发焊缝磨抛机器人软件集成界面，结合VC++程序界面可视化和HALCON函数库数量丰富的特点，实现视觉系统操作的可视化。从而高层模块的集成使焊缝图像处理的全自动化成为现实。在上述研究的基础上，本文通过多个试验验证了算法在定位过程中的准确性和稳定性，包括对传送带上的饼干进行视觉定位，对饼干的面积、中心坐标以及位姿进行测量。该视觉系统的有效性和稳定性通过焊缝磨抛试验得到验证，并通过强光干扰和振动干扰试验以及对该试验数据的分析进行改进。试验表明该套焊缝视觉定位系统具有一定的精度并且较为稳定，能为焊缝磨抛机器人提供可靠的焊缝信息。