工业机器人在进行实际生产时，因为具有很强的灵活性和精确的操作性，在生产和加工的许多领域都具有极其普遍的应用。当今进行工业生产的机器人多采用预设轨迹的方式进行工件的生产加工操作。但这种方式有很大的局限性，一旦工件的位置相对预设位置有所偏差，这种单纯依靠执行预设轨迹的操作方式将不再能满足实际要求。考虑到机器视觉技术具有灵活性以及精确性这样的优势，机器视觉技术在工业生产领域的研究应用已经取得了可观成果。　　本篇论文研究的主要内容是如何将视觉引导技术引入机器人控制系统，并且应用采集到的视觉信息进行图像处理，对图像进行目标检测以及特征提取，提取出物体的三维特征信息，作为位置信号对后续执行模块进行位姿调整及后序加工操作。这种系统的优势在于改善了传统机器人控制系统不能根据工件的加工环境以及实时位置改变操作路径，只能机械重复规划路径的缺点，有效地融合了视觉引导技术及机器人控制系统的优点，形成了一种更加高速有效并且具有很高精确度的系统，为工业机器人的加工提供了一种更加灵活，并且可以根据给予工件的不同类别、不同的位置姿态实时调整工业机器人姿态的加工方式，具有更加灵活的使用方式和更加广阔的适用范围。　　本系统的设计思路以及创新方案如下：　　（1）应用已经具有丰富理论的图像处理以及机器视觉的基本知识，先设计出能够采集目标工件位置以及姿态信息的算法。即应用改进光学三角测量法，形成双目相机以及十字激光器为主体的立体视觉系统。首先由十字激光器的激光线获取目标工件所在平面的深度信息以及倾斜角度信息，可以由激光线的长度信息得到；其次由双目相机获取目标工件在所在平面的坐标，可以由像素特征圆心坐标信息得到；再测量目标工件在该平面上旋转的角度，可以由选作特征的直线在图像上的倾斜角度转化得到；最后整合获得的各项信息。　　（2）进行改进相机激光三角法测量法的系统标定。首先应用标准棋盘格对双目相机的内外参数进行标定，得到双目相机的内外参数的数值；再对十字激光器的发射角进行标定，这样就得到了散射角的数值，为后续深度信息以及倾斜角度信息的数值求解提供数据来源。　　（3）应用前面步骤所述的算法，对机器视觉引导系统进行软件以及硬件的选型。首先对应硬件选用实际适合的功能模块，包括十字激光器、双目相机、机械臂、控制系统的选择，依次设计出完整的硬件系统；再对软件编写工具进行选择。　　（4）逐步实现特征的检测以及对应信息的提取，运用已有算法进行功能的设计实现，该过程包括对采集到的图像进行诸如二值化处理以及滤波降噪等一系列预处理，再应用目标检测以及图像识别的相关技术，测量出待加工目标工件的三维空间位置以及姿态的方向角度，用这样的方法就获取了控制系统的控制信息来源。　　本论文对测量出的结果进行分析对比以验证该系统的实际工作效果。先检测特殊位置的坐标以及姿态角度，再检验一般姿态的检测结果，得出该论文的最终结论。