随着图像处理技术和机器视觉技术的发展,视觉技术在工业领域已经有了非常广泛的应用,例如,产品包装、无损检测、自动化装配等一些大型的生产线上的应用,不仅提高了生产效率,而且节省了时间和成本,这对工业现代化技术的发展具有非常重要的意义。但是,视觉技术在工业生产中的实际应用是还存在很多问题,如生产环境不好抗干扰性差、适应性不高等,这些都需要不断的提高视觉识别的精度和效率来得以有效的解决。本文针对工业机器人的视觉技术应用进行了研究,设计了基于视觉技术的工业机器人抓取平台,系统以新松公司RH6工业机器人为本体,搭载工业相机并设计了相应的图像处理程序,实现了对工件托盘内的工件进行识别、抓取的功能,并提高识别精度和程序运行时间。本文首先对系统进行了整体的分析和设计,基于Linux系统搭建了相关设备间的通讯联系,将PC机作为服务器端,机器人控制器作为客户端。接下来,对工业相机的标定准确性进行了研究,编写了基于OpenCV库的标定程序,通过与Matlab标定工具箱标定结果进行对比,并在实际实验中对本文标定程序的有效可行性进行了测试。最后,对不同形状的工件进行了分类检测,提出了一种快速检测工件质心的方法,将多目标图像分解成目标块,采用霍夫变换方法检测类圆形工件,采用角点特征结合矩特征的方法检测有棱角物体,并用C语言进行了编程实现。根据上述研究,进行了视觉机器人系统了实际搭建,并经过了实际条件测试,证明了本文的设计方法是可行的,并且根据本文提出的方法,提高了工件的识别精度和程序的计算速度。