目前在生产线上工作的下上料工业机器人大都是通过预编程或示教对其进行工作的,这样操作时目标物体的初始位姿和终止位姿都被严格限制了,满足不了柔性高效的生产对物料输送系统的要求。本文研究的目的是将机器视觉引导机器人获取环境信息,实时识别和定位目标工件所处的位姿,以突破工业机器人使用的局限性。视觉引导也是机器视觉应用在工业领域的关键技术之一,可提高机器人的通用性和智能水平。因此,本文提出的基于机器视觉协同工业机器人系统定位抓取工件的解决方案。主要针对工件的实时匹配和空间定位技术进行详细的研究,其主要内容如下:首先,本文进行了工业机器人的运动学分析,使用D-H坐标换算法求出机器人的运动学正解和反变换法求出其反解,以便于对机器人的控制。然后采用张正友标定法进行摄像机标定,推导出单目摄像机内外参数及变换矩阵,建立了机器人的手眼换算关系。其次,对所采集的图像进行预处理,主要包括图像的直方图均衡化和中值滤波去噪;随后提取工件的边缘特征,经过对各个边缘检测算子的分析表明:使用Canny检测方法可获取到良好的边缘特征,为后续图像匹配和定位奠定了基础。最后,本文在传统图像匹配算法的基础上,提出了一种基于图像金字塔结构的Hausdorff距离匹配的改进算法,该算法具有较好的鲁棒性;同时计算目标的质心位置;然后通过坐标换算矩阵推算出目标工件在世界坐标系下的空间位姿,从而引导工业机器人自主完成目标工件的准确抓取。根据实验结果证明本研究算法的可行性和适用性,实现了机器人精准抓取工件的目的,提高了视觉工业机器人的柔性和智能化水平。