十九世纪五十年代末,第一台工业机器人在美国诞生。五十多年来,随着机器人技术的不断发展,机器人在越来越多的领域代替了人类的劳动。然而,现阶段工业机器人应用中,多数都是采用“示教编程”或“离线规划”的方式来完成任务,整体上生产线柔性较差。机器视觉的发展逐渐改变了这一现状。视觉信息的加入,大大提高了机器人的环境感知能力,使机器人具备了更高的灵活性、自主性和智能性。机器视觉技术与机器人技术的结合,使机器人具备了自主完成目标识别、跟踪和抓取任务的能力。在本文研究中,通过视觉测量的方法实现运动目标的实时定位,并结合串联工业机械手实现了运动目标的跟踪与抓取。论文主要取得了以下几个方面的成果:1、开发了快速的倒瓶识别算法。通过分析倒瓶透明、反光的物理特性,用两种基于特征检测的方法实现了图像序列中倒瓶的快速识别。2、建立倒瓶圆周运动的状态空间模型,采用可变测量协方差的卡尔曼滤波方法实现对倒瓶运动跟踪,消除了相机标定、图像处理等带来的识别误差,并实现了倒瓶未来时刻运动位置和运动速度的准确预测。3、提出了抓取点估计策略,并根据机械臂和倒瓶运动状态计算抓取时间,实现了以在线轨迹规划的方式确定机械臂的跟踪抓取路径,并通过实验验证了在线轨迹规划抓取策略的有效性。4、设计了倒瓶抓取系统,采用在线轨迹规划的方式控制机械臂运动,实现了倒瓶抓取的任务。