在生产线上,传统的上料机构占地面积大,噪声多,且需要工人参与,随着工业智能化的发展,传统的上料方式已经不满足自动化的需求。现阶段智能化工厂大多数采用二维相机引导的方式,无法对相互遮挡的堆叠物体进行良好的识别,准确率与泛化能力较低。为解决上述问题,本文针对不同长径比散乱堆叠的棒料,构建一个基于三维点云的视觉识别系统,重点研究位姿识别技术,实现了上料系统的智能化。本文首先分析了不同长径比的棒料的堆叠特点,并结合实际的需求设计了系统整体的方案。从视觉识别模块和机器人抓取模块两方面分析了系统方案的主要结构,设计系统的流程,并在ROS系统下,基于张友正标定法完成了对视觉系统的标定。其次,本文通过分析点云预处理的需求,包括去除无关点云、噪声以及改善点云质量,针对该场景比较并优化了点云预处理的方法;通过分析不同的点云分割原理以及效果,改进了原有的分割算法,准确高效的分割出待抓取棒料的点云;通过提取点云不同的特征,对分割点云进行识别分类;运用随机一致性采样法,并结合切片法和mean-shift法识别棒料的位姿;最后通过模拟抓取实验验证了算法的可行性。针对以上研究,搭建实验平台验证位姿识别系统是否满足要求。选用EPSON6轴机器人;根据应用场景设计法兰连接件以及末端手爪;通过TCP/IP协议建立视觉系统、机器人系统和电脑的通信;通过求解变换矩阵将识别的位姿信息转换为机器人格式下的位姿,并通过集成的机器人软件进行仿真确定实验器材的布局;通过靶球的形式,基于ICP对手眼进行标定,求解出相机坐标系到机器人坐标系下的转换矩阵;通过对不同堆叠形式棒料的场景进行抓取实验,验证了系统的可行性以及可靠性。