机器人视觉检测是一个跨学科的研究领域，涉及高速图像处理技术、计算机视觉技术、机器人运动学、动力学、控制理论、实时计算等，是具有广阔的工业应用前景的研究课题。在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。　　本文所述的ABB工业机器人视觉检测系统主要由以下部分构成:1）机器人运动系统;2）双目视觉传感器部分;3）机器人手眼标定系统;4）数字图像处理软件系统。本文课题的具体工作有以下几个方面:　　(1)针对研究对象ABB六自由度工业机器人，介绍机械臂运动学的相关数学概念，推导正向运动学方程，并采用基于安全区域的人工势场方法对路径规划进行实验，进而对仿真数据与实验数据作对比分析，从而确定机器人优化路径并完成了机器人双目视觉检测系统的组建;　　(2)完成摄像机和机器人手眼系统标定，建立视觉传感器坐标系与工件坐标系的坐标变换关系，并进行了摄像机和手眼系统的标定实验;　　(3)利用双目视觉传感器提取车架部分孔位的三维坐标信息，采用数字图像采集与处理系统，得到车架孔位图像信息;　　(4)利用Canny算子来对采集到的图像进行边缘提取，对图像边缘拉格朗日线性插值确定图像边缘点并求取图像质心，以及采用孔位空间圆最小二乘拟合方法对其进行拟合，解决机器人对固定目标（车架孔位）的实时检测与测量问题。　　本文在总结了目前机器视觉检测技术发展状况的基础上，提出了基于机器视觉检测系统的工业机器人高精度孔位检测与测量方法。该方法是将搭载双目视觉传感器对特定的物件（以摩托车架为研究对象）进行检测与测量，研究了路径规划方法，重点研究工业机器人高精度孔位检测与测量方法。该检测系统与传统的视觉检测系统作了对比，并进行了车架孔位实际测量直径及空间位移关系对比研究，实验结果也表明了该方法的有效性。本系统提高了视觉系统测量的精度，具有实时在线对孔位进行测量的优点，尤其是对于工业现场中小型工件的检测及圆孔测量具有较高的精度并且具有很好的鲁棒性，为今后进一步改善视觉检测系统的性能提出新的思路。