机器人技术是一个国家高科技实力的重要衡量标准之一，它的应用已经深入到了各个领域，例如工业、农业、服务业、生物医疗、军事与探险等，并极大地提高了社会生产力，方便了人们的生活。给机器人添加视觉以及其他辅助的传感器构成闭环系统可构成机器人视觉伺服控制系统。机器人视觉伺服一直是机器人研究的一个热门领域，是机器视觉和机器人控制的有机结合，是计算机视觉、图像处理、机器人运动学和动力学、控制理论等多学科的融合，是机器人学中一个具有挑战性的课题。 目前大多数的视觉伺服系统都采用基于位置或者基于图像的控制结构，但都具有各自的缺陷，难以避免在系统标定过程中引入误差或需在线计算图像雅可比矩阵及其逆阵，计算量比较大。 本论文所论述的课题是广东省科技攻关计划项目(2005810201006)。论文提出一种基于视觉和超声测距的机器人视觉伺服控制系统，系统采用双环动态look-and-move的方式，内环是关节控制器，外环是基于图像和超声测距的视觉控制器，它直接用图像差信号和超声测距获取的距离信息作为视觉控制器的输入，然后由视觉控制器提供给机器人关节控制器输入量，避开了标定误差。控制过程无需进行图像雅克比矩阵的计算，只要进行齐次坐标变换就可求得机器人控制器的输入量，大大提高了系统的效率。 本文在系统软件的设计上采用了分层和模块化的结构，软件层次分明，功能模块之间相对独立，便于将来系统功能的进一步完善和扩展。系统的各个功能模块都在Windows操作系统下用Visual C++6.0平台统一集成开发，包括机器人人机交互界面、机器人控制程序、图像信息的采集和处理、距离信息的采集和处理、控制算法的实现等。其中机器人控制程序采用多线程编程技术，并在API函数基础上进行开发，提高了程序的运行效率和可移植性。 在机器人视觉的图像处理中，本文针对研究的原始图像背景不会太复杂，提出一种基于空穴的高效图像处理方法，处理过程省去了预处理，只要进行二值化处理和空穴的检出就可以识别图像中的物体或曲线，提高了图像处理的效率。 在视觉控制器的设计上，应用了坐标的变换和齐次坐标变换的原理以及利用超声测距参与图像坐标到摄像机坐标的变换。并且根据轨迹跟踪、目标物体定位和目标物体跟踪三个不同的特定任务，研究了不同的实现方法。 本文利用现有的主控计算机、A461工业机器人、CCD摄像机、图像采集卡、超声波测距仪、A/D转换卡及相应外设等各种硬件，建立机器人视觉伺服控制系统实验平台。并对实验的各种参数进行设置，包括各个坐标系之间变换的旋转矩阵、位置向量和图像坐标到摄像机坐标的映射参数等。最后对实验结果进行系统性能分析，对实验过程中出现的误差和时延等问题提出解决的方法。本文所研究的基于图像和超声测距视觉伺服控制系统在目前的实验条件下已取得了一定的成果，但系统性能方面还存在着一些问题，还有待进一步的改进和提高。然而，本文所建立的机器人视觉伺服控制系统的平台，对于今后进一步的深入研究和应用具有重要的参考意义和工程应用价值。