改革开放以来,我国的工业发展得到了不断地提高,特别是在电力巡检方向,机器人得到了大规模的应用。为了保障电力系统的正常供电和使用,变电站很少会停止运行,为了减少停运的情况并及时发现各种设备存在的故障隐患,巡检是不可缺少的一个环节,细致观察设备表面有无裂纹、放电痕迹以及表计的指示等能够发现设备存在的缺陷及隐患,避免其进一步发展从而造成事故的发生。然而在实际巡视中,由于设备高度、角度、天气以及光线问题经常造成设备无法观察到位、表计指示无法准确读出,巡视质量大大降低。因此,如果可以使用一些自动化的方式进行高可靠性巡检,例如机器人巡检那么对电力系统变电站的维护可以有很大的提升。论文首先通过介绍相机标定模型完成对相机模型的标定,相机标定是手眼标定的重要前置环节,后续工作中精准的手眼标定受到前期精确地相机标定很大的影响。文中介绍了两种方式对机器人的相机进行标定分别是最经典的两步法以及棋盘法,而利用平面模板进行相机标定不依赖法高要求的标定物,因此张正友棋盘法是一种重要而方便的标定方法,主要原理是通过一个放置在不同位置的平面模板来实现对相机的标定,这种标定的优势在于,对外物借助较为简单。然后,文中在完成相机标定的基础上,介绍了手眼标定的具体方法。首先根据工业机器人应用的实际情况,选择了 Eye-in-Hand模型作为机器人手眼模型,并在此基础上介绍了传统两步法、矩阵直积法、旋量法以及线性标定法。手眼标定的本质是求解AX=XB,并通过方程解X求出机器人各个坐标系之间的转换关系,由此实现复杂的工业操作。另外,文章通过总结上述经典算法,提出了一种高效的机器人自动手眼标定方法。通过文中所提的方法,不但大大的减少了标定过程中的人力需要,而且只需要远低于传统算法的标定时间就可以完成快速标定,非常适合实际工业生产应用。最后,通过搭建实际的工业机器人视觉实验平台,对文中所论述的算法进行验证,并得出了该方法有效,且算法优于对比算法的结论,进一步证明了文中所提方法的优越性,并具有一定的经济与实际价值。