随着“工业4.0”概念的兴起和《中国制造2025》的提出,工业机器人在制造业中得到广泛使用。传统工业机器人大多是对静止的工件进行抓取,一旦工件位置发生变化后会导致抓取失败。而自动化生产线工件大多随流水线运动,因此研究工业机器人运动工件跟踪抓取有重要的实际意义。论文对工业机器人运动工件抓取系统进行了需求分析,设计了基于图像处理方法的工业机器人运动工件跟踪抓取方案,即利用图像处理方法进行运动工件的检测和定位,计算出运动工件的实时坐标,工业机器人根据工件坐标执行跟踪抓取操作;研究了基于Canny算子的目标检测算法和基于阈值分割的目标检测算法,在MATLAB上进行算法仿真研究,仿真结果表明基于阈值分割的目标检测算法可以检测识别出运动工件;在DM642图像处理硬件平台上实现了基于阈值分割的目标检测算法,利用感兴趣区域提取技术实现目标检测算法的优化,减小图像处理的计算量,提高算法的实时性,实现运动工件的实时检测和定位;研究了工业机器人的多任务机制,在工业机器人多任务机制下完成运动工件实时坐标信息的获取和工业机器人跟踪抓取运动工件的任务;采用PI控制算法控制工业机器人运动,将运动工件坐标位置与当前机械臂位置坐标的差值作为PI控制器的输入,将PI控制器的输出值与当前运动工件的位置坐标值之和作为机械臂运动的控制量,控制机械臂运动;使用工业机器人软件RT ToolBox2的仿真环境进行PI控制算法的参数整定,将整定好的参数用于工业机器人运动工件跟踪抓取系统。论文设计的运动工件检测算法和工业机器人控制算法在搭建的实验平台上测试,其结果表明工业机器人能够实现对运动工件的实时跟踪与准确抓取,验证了论文工作的有效性。