当前高速铁路建设普遍采用CRTSⅢ型无砟轨道板作为高速铁路的路基,该轨道板以钢筋框架为基础,使用自密实混凝土在轨道板模具中浇筑而成。相比传统有砟轨道其精度高、刚性强,能够保证高铁列车的平稳行驶。目前该轨道板采用半自动化生产线生产,其中在轨道板脱模工位,轨道板板浇筑完成脱模后,经常在其模具上随机位置残留有水泥残渣。若不及时清理将会对下一批次轨道板表面形貌的几何精度造成巨大影响,甚至导致轨道板的致命缺陷,因此模具清理是轨道板生产中的一道重要工序。由于高铁轨道板承轨台部分模具型腔表面形貌复杂,当前轨道板制造厂生产流水线主要通过人工手持角磨机清理的方式对模具进行清理。为提升清理效率和质量,同时降低用工风险,本文提出基于视觉引导工业机器人的CRTSⅢ型无砟轨道板模具智能清理系统。针对当前CRTSⅢ型无砟轨道板清模工序的需求,本文采用Fanuc M710iC/50工业机器人、Intel Realsense D435i RGBD相机、以电动打磨工具作为末端执行器,并以Linux系统下基于ROS框架的上位机与各设备进行通信交互,搭建基于视觉引导工业机器人的高铁轨道板模具清理系统。研究针对Eye-on-Hand的手眼系统并基于ArUco二维码的手眼标定方法。识别检测ArUco二维码,并使用直接线性变换（DLT）法估计相机姿态。通过在不同机器人位姿下对相机位姿和机器人位姿进行多组采样构建方程组,采用Tsai-Lenz算法进行求解,获得相机光学坐标系到机器人末端工具坐标系之间的相对位姿转换关系。为了实现基于图像对水泥残渣区域进行识别定位,采用RGBD相机对彩色和深度图像进行采集,基于ROS环境及OpenCV开源视觉算法库,开发图像处理模块应用程序,实现对高铁轨道板承轨台模具型腔内水泥残渣区域的识别和定位。再根据相机与机器人末端工具坐标系之间的位姿转换关系,计算目标点在机器人基坐标系下的坐标,实现水泥残渣的识别定位。本文最后研究了单目标区域内机器人清理轨迹填充策略,以及多个目标的连续清理轨迹自动规划策略。对于单目标区域内轨迹规划,采用Z字形轨迹规划策略对目标区域进行路径填充。对于多目标区域清理,各目标区域之间采用抬刀、平移、落刀的步骤进行规划,实现基于多目标区域轮廓的识别定位对高铁轨道板模具中水泥残渣一次性清理,提高清模系统的清理质量和效率,并在生产现场进行了验证。