2015年国务院发布《中国制造2025》行动纲领,为我国制造业从生产大国向生产强国迈进指明了方向,而工业机器人是实现智能制造和产业转型升级的关键。臂型机器人是指一种多关节机械手或多自由度的机器装置,是工业机器人中的重要一类,在工业制造业占有重要地位。但是,传统臂型机器人缺乏环境感知能力,无法对环境和目标变化实时作出快速调节。这导致传统机器人的灵活性和鲁棒性不足,也极大限制其在动态场景中的应用。因此,本文将视觉系统与机器人相结合,进行基于视觉反馈的机器人控制算法研究,有利于机器人目标跟踪、抓取、放置及避障等操作。首先,本文对视觉伺服技术的国内外发展现状进行详细分析,阐述了视觉伺服在机器人抓取上的研究成果。其次,以Kinect 2.0作为视觉感知传感器,采集彩色图像和深度图像,并对无纹理特征的目标识别和位姿估计进行研究;对规则目标,采用欧式聚类分割和RANSAC进行目标识别;而对于一般目标,采用基于彩色分割预处理的点云特征匹配进行目标检测和位姿估计。然后,对机器人相关理论进行研究,建立新时达SD700E型机器人的结构模型和运动学模型;基于机器人模型,研究机器人在关节空间和直角空间的基本运动规划方法,并选取五次多项式为基本运动模型规划加加速度连续的稳定运动。此外,为消除多轨迹连续运动中的停顿,采用一种基于对称性的过渡轨迹规划方法,实现连续多轨迹的自适应运动规划。而为适用于对动态目标的操作,提出一种基于三段等长三次多项式的自由边界运动模型,在有效运动范围内实现机器人从带任意当前速度和加速度的任意当前位姿定时运动到带任意期望速度和加速度的任意期望位姿。再以此为基础,基于Matlab和ROS完成机器人对静止目标、匀速直线运动目标、匀速圆周运动目标和抛物运动目标的跟踪、抓取和放置的运动控制仿真。最后,通过长方纸盒的抓取实验进行基于视觉反馈机器人控制算法的实际测试。在视觉模块中,通过有效距离设定、彩色分割和下采样像素点重构的三段预处理,实现单次检测时长小于250ms的目标识别和位姿估计。在实验中根据视觉反馈的目标位姿信息,机器人可以准确地对静态和动态目标实现跟踪、抓取和放置。实验测试结果证明,本文中采用的视觉检测算法能较好地满足实时性和稳定性要求,所提出的机器人运动规划算法适用于基于视觉反馈的机器人控制系统,对静态和动态情景都具备自适应规划和抗干扰能力。