工业生产中经常需要将物体拾起并摆放在新的位置，这种工作的动作单一且重复性大，操作工人很容易疲劳且效率低下，但是视觉机器人却能轻松完成这种工作，其准确性和快速性是无与伦比的。本次实验采用了贝加莱Tripod机器人，将工业视觉机器人实际分拣的过程简化成了对于平台上几何体抓取和放置的研究。为提高Tripod机器人对几何体抓取和放置的准确度，同时提升该过程的快速性，本文设计了视觉处理和路径规划算法，具体分为图像采集及预处理、平台及几何体的定位与颜色识别、最优路径设计、TCP/IP通信等四大模块。图像采集及预处理模块。在控制柜合适位置安装摄像头，对操作平台的摆放状态进行拍摄，获取圆形工作平台侧拍图。侧拍图像存在畸变，透视变换获得其矫正图；采用灰度化去除图像的彩色信息，使其只保留亮度信息；选取高斯滤波法，消除图像中的噪声；设计了一种改进的局部阈值OSTU法，对图像进行了二值化处理；最后利用Canny算子边缘提取方法，提取出较好的目标轮廓图。平台及几何体的定位与颜色识别模块。采用两步定位法实现外环几何体中心及内环孔位中心的精确定位。快速Hough变换圆检测，获得圆形粗定位的中心点；坐标旋转，得到三角形和星形的粗略中心点。运用垂径定理，实现圆形中心点的精确定位；求取边缘像素点均值，对三角形及星形进行中心点的精确定位。提取外环几何体精定位中心点相应的RGB分量值，运用cvMat函数实现颜色识别。最优路径设计模块。设计了主从染色体共生遗传进化算法获取最优的抓取轨迹方案，具体完成了染色体编码、初始化种群、适应度选择、遗传算子等研究。在实现相同颜色几何体摆放在一起的前提下，成功获取Tripod机器人抓取9个几何体的先后顺序，并满足抓放过程的快速性要求。TCP/IP通信模块。通过在Visual Studio中编写通信程序并且设置好相应的IP地址和端口，将抓取点和放置点坐标信息转换成正确格式的报文数据，将其传输给贝加莱PCC。Real VNC成功接收报文数据后，Tripod机器人通过其运动控制系统处理数据并发出控制指令，驱动机械臂运动。将本文设计的视觉处理和路径规划算法应用于Tripod机器人平台，机械臂按照预定抓放路径实现将外环几何体拾起，放入内环相应形状的孔位中，抓取准确率、颜色正确识别率、放置准确率和抓放过程的快速性都达到了满意的效果。实验结果证明，该算法在Tripod硬件平台上准确、快速地实现了特定的拾放目的，对拓展Tripod机器人的应用范围具有重要意义。