机械手爪作为末端执行器是机器人实现抓取操作的重要部件。随着工业自动化的应用领域越来越广泛、抓取操作对象越来越多样化,传统的机械手爪难以满足对于柔软、易碎物品的柔顺抓取要求。软体抓持装置具有较好的柔顺性,拥有广阔的应用前景。由于对软体抓持装置的研究多限于装置结构,为了更好的将软体机械手融入到自动化生产中,本文根据软手指工作原理及制作工艺,设计并制作了一种具有软手指的气动软体机械手,将软手指的特点与抓取理论相结合,研究了气动软体机械手的指尖抓取和包络抓取性能,并通过实验对理论模型进行了验证。主要研究内容如下:对单根手指力学特性进行了研究,提出了基于人工神经网络的手指力学特性映射关系模型。基于Yeoh模型,建立了软手指弯曲角度与充气压力之间关系的数学模型,采用有限元分析法对充气压力、手指弯曲角度和指尖力的关系进行了研究,进行了软手指的力学特性实验,验证了理论模型及有限元模型的准确性,利用人工神经网络将实验结果拟合,得到了手指充气压力、手指弯曲角度与指尖力的非线性关系。建立了软体机械手对一般物体的指尖抓取模型,并进行了稳定抓取和无损抓取分析。以抓取稳定性为优化目标,通过遗传算法计算得到了最优抓取接触位置,以抓取接触力为优化目标,通过遗传算法计算得到了最小接触力,结合优化结果与神经网络模型分析了手指充气压力与抓取性能的关系,设计了软体机械手抓取实验台,测试了软体机械手在不同气压下对抓持对象的指尖抓取能力,验证了稳定抓取模型和无损抓取模型的正确性。提出了一种基于离散化连杆手指简化模型的分析方法,建立了软体机械手的包络抓取模型并进行了包络抓取分析。基于有限元分析结果使用二次多项式拟合了离散手指简化模型的力学特性,计算了充气压力对包络抓取性能的影响,通过包络抓取实验验证了包络抓取模型的正确性,对生活中常见物品的抓取实验表明,本文所设计的软体机械手对于柔软、易碎、形状差的物品具有良好的适应性。