在生产生活中,多自由度机械手臂以其灵活、可达范围大、负载能力强等特点,扮演着非常重要的角色,应用非常广泛。基于视觉的机器人控制技术的快速发展,使得机械臂自主地在未知环境中工作成为了一种可能。随着工业自动化以及高科技产业的高速发展,机械臂的数量不断增加,应用的领域也不断的扩大,很大程度上推动了基于视觉的多自由度机械臂控制技术的发展。本文依托基于无线WiFi的嵌入式轮式机器人研究平台,研究与实现了移动机械臂系统的机器视觉定位与目标夹取功能。主要解决了如何利用双目机器视觉获取的空间位置反馈信息,控制机械手臂自动到达目标物在空间中的位置,并最终夹取目标物。本文首先完成了基于机器视觉的移动机械臂系统的总体设计方案,分别从系统的硬件平台和软件平台两个方面进行了设计工作。对于硬件平台的介绍主要包括移动机器人底盘、嵌入式开发板、机械臂、电机与机械臂控制器、双目机器视觉等模块的硬件参数,以及各模块具体选型的原因；对于软件平台的介绍主要包括：简单介绍了本文中移动机械臂控制系统中服务器所采用的嵌入式操作系统；完成了双目机器视觉模块驱动程序的编写；开发了本系统的操作界面。软硬件平台共同构成了系统的功能,为移动机械臂系统实现对目标物的准确夹取打下了坚实的基础。然后研究了双目机器视觉模块获取目标物空间坐标的原理。建立了平行双目视觉的光学模型,由该模型可知,得到目标物空间三维信息需要知道双目机器视觉模块的内部参数,以及单个摄像机所提供的目标物在单幅图像中的坐标信息；在此基础上首先用toolboxcalib工具箱标定摄像机,获得光学模型中所需的双目机器视觉模块的内部参数；然后给出了一种基于Hough变换的目标物检测方法,分别获取左右两个摄像机采集单幅图像中目标物的平面位置信息,进而获得目标物的空间位置信息。接着解决了如何在知道目标物空间位置信息的前提下控制机械臂末端执行器到达目标物位置。首先介绍了空间位姿的描述方法以及机械臂运动学模型的通用建模方法一D-H法；然后对该模型进行了正向运动学分析,利用MATLAB软件找出该模型的工作范围；接着给出了一种机械臂运动学逆解问题解析解求取的方法。同时运用仿真和实验的方法验证该数学模型的可靠性,为机器人平台向目标物移动、定位目标物以及最终的夹取提供了依据。最后从系统运行的流程方面对所设计的基于机器视觉的移动机械臂控制系统进行了介绍与分析,并且介绍了系统的操作与使用,利用本系统进行了目标物的夹取的实验,通过对实验结果与实验误差的分析,说明了该系统的可靠性强、准确性高以及系统的运行效率高。