随着手机装配的自动化程度越来越高,生产线逐渐使用工业机器人进行上下料作业。目前工业机器人主要以在线示教作业方式为主,机器人的运动方式与路径通过提前示教设置,再重复进行点到点作业。这种作业方式柔性较低,示教与离线编程专业性要求高,对不同物料进行定位与抓取时,调整时间长,影响换产切换效率。为解决手机自动装配线中装载机器人对差异化产品适应性差难题,难以快速调整对不同型号手机中框的定位抓取。因此,本文提出一种视觉引导直角机器人的高适应抓取定位方法。主要研究内容如下:首先,介绍机器人上下料系统功能需求及各项技术指标,确定采取“离线视觉分析抓取位置”和“在线视觉定位抓取”相结合的总体方案,详细设计系统硬件与软件架构的作业流程。其次,采用离线视觉定位寻找机器人对手机中框的抓取相对位姿,重点考虑手机中框内孔洞影响抓取稳定性的问题。具体地:根据不同特征需求,选择性进行中值滤波与形态学闭运算处理,保证手机中框外边缘轮廓和孔洞边缘特征的完整性;通过对比分析多个边缘检测算子,选择Canny算子提取中框的外边缘和孔洞边缘特征,利用最小外接矩形算法和最小外接圆算法获取手机中框的矢量信息和孔洞特征信息;基于完满非完全二叉树分层遍历搜索策略,提出一种机器人末端执行器规避中框孔洞的抓取定位算法,确定机器人对手机中框的抓取相对位姿,为后续机器人在线视觉定位抓取奠定基础。第三,采用在线视觉引导机器人进行目标识别与抓取。具体地:基于Hausdorff距离匹配算法实现手机中框在线识别定位,获取手机中框的位姿信息。利用九点标定法随机采集九组目标物料上靶点的图像坐标以及对应的机器人坐标,通过最小二乘法拟合求解标定转换矩阵,实现坐标位置统一;设计一种机器人末端执行器运动位置补偿计算方法,并完成机器人抓取动作路径规划,实现手机中框的精准抓取。最后,基于Visual Stutio 2017开发环境,完成视觉定位系统功能模块的开发,详细介绍图像采集、模板创建、视觉标定、通讯等模块的操作方式,并实现视觉系统与机器人集成控制通讯。通过四组实验验证本文提出的视觉引导抓取定位方案具有良好的适应性,同时能够满足机器人上料的精度要求。