教育机器人是工业技术和教育理论学科交叉发展的成果，能够培养学生多方面的素质和能力，引起了社会的广泛关注。教育机器人零件存储库是教育机器人范畴中具有重要意义的部分，它为实施教育机器人教学过程提供一个自动存储教育机器人零部件的平台，提高教育机器人的教学适用性。针对以上情况，本文的主要工作内容如下： 首先，通过总体方案设计，将教育机器人零件检测系统分为图像采集、图像预处理、零件特征参数提取、图像识别等四个功能模块，并根据需要建立了零件图像采集系统实验平台，利用CCD摄像头、图像采集卡和计算机搭建了零件图像采集和处理系统。 其次，研究零件的图像特征提取及识别技术。主要过程为：将24位彩色零件图像转换为8位灰度图像，利用加权的邻域法对图像进行平滑处理，该算法不仅能够有效地平滑噪声，还能够锐化模糊图像的边缘，同时该算法计算比较简单，不需要任何先验知识和预定的参数，采用最佳阈值分割对零件进行二值化处理。实验表明，该方法能很好的将零件目标与背景分割开，且便于后续的识别和理解；接着通过计算图像的平均灰度值实现零件颜色的识别，通过对零件几何特征参数的提取匹配，最终实现零件的识别。 然后，研究教育机器人零件存储路径优化方法。实际分析了零件货位优化方案；在对零件输送机构单一作业方式及复合作业方式分析的基础之上，采用动态规划算法对输送机构复合作业方式下的路径优化进行研究，结合课题实际情况，得出输送机构路径优化具体解决算法，建立优化数学模型。 最后的实验结果表明，本文设计的教育机器人零件检测系统具有良好的集成性和稳定性。对于提高教育机器人的教学适用性具有重要的意义。