随着机器视觉技术的发展,将机器视觉与机器人技术相融合,可以大幅度提高机器人的智能化水平。本文主要是将机器视觉技术与机器人系统相结合,以双目视觉技术为依托,结合固高GRB-400型四自由度机器人平台,开发了静态背景下运动目标的跟踪定位与抓取系统,实现对视场内目标的检测、定位与抓取。主要工作如下:(1)详细论述了摄像机标定的原理和作用,通过摄像机标定实验,验证了标定精度满足定位抓取的要求。(2)考虑到在目标部分被遮挡时出现跟踪失败的问题,将角点检测引入到本系统的跟踪算法中。通过对Harris、SIFT和FAST角点检测算法进行了比较分析,选择将FAST算法引入到本文改进的跟踪算法中,以提高对目标的跟踪精确度和稳定性。(3)重点对实时目标检测与跟踪算法进行了研究。在比较分析了传统的背景差分法、帧间差分法的基础之上,重点研究了基于背景建模的目标检测方法,进而提出了适合本系统的目标检测方法。同时,结合Camshift算法和Kalman滤波器算法,提出了一种基于Kalman滤波器改进的CamShift预测算法与FAST角点检测算法相结合的跟踪算法,并对该跟踪算法做了详尽的分析,最后通过实验验证了所提算法可以使系统跟踪性能有显著的提升。(4)在机器视觉技术的支撑下,基于对四自由度机器人的运动学和轨迹规划问题的分析,搭建了双目视觉跟踪定位与抓取系统环境,并对系统各模块进行了实验测试,验证了该系统的可行性,表明了该系统在实际工业生产中具有一定的应用价值。