目前仓储物流中拆垛环节常使用示教再现机器人路径的方法实现自动化拆垛,该方法适用于垛型已知的拆垛,对于系统垛型未知或垛型已知但经运输后垛型松散等应用场景,该方法无法完成自动化拆垛。本文针对未知垛型的拆垛需求,设计了基于3D视觉技术的纸箱拆垛方案,解决了垛型未知的自动化拆垛问题。本文以瓦楞纸箱拆垛项目为研究对象,建立了 3D视觉拆垛系统模型,介绍了系统组成,包括机器人及其末端执行机构、输送装置和所使用的3D相机。通过对相机标定、手眼标定和RGB-D相机获取三维信息原理进行研究,标定出相机内部外部参数矩阵,建立起相机同机器人坐标系转化关系。针对项目中的瓦楞纸箱垛,采用了基于缝隙分割技术提取目标最小外接矩形的图像处理方法,该方法采用改进的二值化处理方法对图像进行预处理,采用基于形态学闭操作的缝隙分割方法分割各目标区域,通过基于面积筛选的形状匹配方法实现对RGB图像中多个纸箱的识别,通过求取最小外接矩形获取各纸箱表面形心坐标和旋转角度。图像处理结果表明,该视觉处理算法能够准确识别纸箱并获取各目标纸箱位姿。最后,本文根据图像处理工作流程采用HALCON机器视觉软件完成视觉程序设计,包括图像采集、手眼标定、图像处理、位姿计算以及与机器人Socket通讯等程序模块。本文根据拆垛系统作业流程也完成了输送机PLC控制程序和机器人控制程序设计以及系统调试应用,现场应用效果验证了 3D视觉拆垛系统模型、设计的视觉处理算法和拆垛系统程序的正确性。