随着以人工智能、机器人技术等为突破口的第四次工业革命的到来,现代钻机装备正逐步朝着智能钻机方向发展,借助智能控制理论和人工智能专家系统进行钻井设备优化及安全监控运行是实现钻机智能化的整体转型升级。钻井过程中铁钻工是钻机井口钻井作业中重要的上卸钻具装置。随着自动化、智能化钻机装备的提升,对铁钻工装置有了更高的要求。针对现有液压控制铁钻工自动化程度低、运行灵活性差、安全可靠性不高,数据采集难等问题。本文提出了电驱动铁钻工装置,设计了电驱动铁钻工控制系统,并将视觉系统引入铁钻工的控制系统中,提高了铁钻工在钻井作业中的效率与灵活性,及井口作业人员的安全性,也为井口无人化作业的推进奠定了基础,具体工作如下:（1）分析铁钻工工艺流程,设计了电驱动铁钻工及其控制系统的整体框架。为提高钻井工作效率与安全性,将机器视觉引入电驱动铁钻工钻杆接口检测中。分别设计了钻杆接口视觉定位和机械臂运动控制两个模块的工作方案。完成了各模块硬件的选型,描述了电驱动铁钻工控制系统的开发平台。（2）针对电驱动铁钻工钻井作业过程中钻杆接口对准问题,提出使用Efficient Det目标检测方法。由钻井现场钻杆上卸扣视频建立数据集,对原始数据集进行标注,确定目标。使用钻杆接口数据集训练Efficient Det2目标检测模型,完成参数训练,实现基于图像检测技术的钻杆接口位置定位。（3）建立电驱动铁钻工样机运动学模型。使用蒙特卡洛法对电驱动铁钻工样机的工作空间进行确定。提出了将改进的粒子群算法应用于电驱动铁钻工样机逆运动学求解。将获得的钻杆接口位置的三维坐标转换为铁钻工关节的转动角度,从而实现铁钻工的位置控制。并通过仿真实验验证其准确性。（4）基于Eway OS操作系统,对电驱动铁钻工控制系统的软件进行整体架构,设计各模块软件流程图,给出整个控制系统的工作流程。完成了电驱动铁钻工控制系统实验的整体调试,实现了电驱动铁钻工样机的定位目标控制。