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为了提高锻压生产线的柔性化水平，本文针对汽车锻压线的具体工况要求，设计了一套机器视觉控制系统。对机器人视觉标定以及锻压生产线上的工件特征提取技术进行了研究，最终实现工位上机器人对锻件的快速准确搬运。最后采用CATIA软件对汽车锻压线的加工过程进行了建模、仿真工作。 结合汽车锻压线的精度要求以及实验条件，采用Eye-to-hand手眼标定方法确定了机器人和CCD间的关系。基于两种方法对待加工工件的空间位姿进行视觉标定，快速准确的完成了摄像机的内外参数标定。 针对锻压生产线锻件图像的特征，设计了一套行之有效的图像处理方法。采用图像灰度化、反差增强、二值化、中值滤波、边缘提取、特征点检测对锻件图像进行了处理，基本消除了工况现场的其它噪声，提取到了锻件有用的特征信息。 基于VC++6.0编制了一套机器人视觉控制系统的控制软件，经试验和分析，该软件的整个图像处理过程平均在250ms，满足机器人视觉控制系统实时性的要求，验证了图像处理算法和控制算法的有效性。通过对工件坐标数据进行比对，得到机器人搬运的平均误差小于0.3％，精度和稳定性满足生产线的实际需要。 采用CATIAV5软件，对锻压线的整个生产线进行了建模，利用CATIAV5环境下的机器人离线编程软件DELMIA对整个生产线的加工过程进行了仿真。并进行了锻压线生产节拍的分析工作，最后对锻压线的工厂布局以及节拍优化提出合理的建议。