近些年来，随着我国人口红利的逐年下降，企业的用工成本也在不断的增长，因此工业机器人逐步走进了我们公众的视野，其需求量相信也会在今后几年有大规模的增长，而机器视觉是引导机器人智能化的一个重要标志，同时也是机器人发展的一个主导趋势。本文正是基于机器视觉系统技术，在分析调研了目前国内调质炉作业过程的基础上，把机械手运用到调质炉的协作校直过程当中。针对机械手的部分，本文描述及分析了其的驱动方式，自由度结构，控制原理及运动学模型等方面；根据机械手工作的周围环境，设计了一种简单，可靠的机器视觉平台，目的是为了利用它来捕捉校直过程中抽油杆部件的图像信息，并对其进行处理及加工；根据企业对机械手抓取精度的要求，本文利用了一种稳定、简单的标定方法——网络平行线平面模板标定法，从而有效提升了机械手的摄取精度；在对图像的预处理方面，本文利用的是分段线性变换方法来对图像进行对比度增强的，并分析了在对图像进行检测过程中来自CCD摄像机的噪声影响，而本文是通过差值滤波器来对图像进行了有效的滤波；针对图像特征提取方面，本文讨论了一些基本的特征提取方式,并通过获取的图像心形坐标来转换为目标物体的空间位置信息；在对目标的跟踪及机械手运动路径规划方面，本文采用的是直线轨迹插补方式来完成机械手运动轨迹规划的，并对其插补算法进行了Matlab仿真；在控制系统设计方面，本文选用的是性能稳定的三菱FX2N-48MR-001PLC作为其主控制器；而在视觉软件则选用欧姆龙的视觉控制系统，并详细介绍了视觉系统软件的操作与参数设置等。实践证明，将机器人及机器视觉系统结合运用到调质炉的校直过程中，不仅提高了对抽油杆加工的加工效率，减少了人力成本，而且也使得校直系统的灵活性，可靠性及性价比都大为提高，而随着该技术的深入运用，它将进一步加快抽油杆调质炉校直加工技术的产业升级。