随着我国经济的发展和工业生产模式的升级,以及《中国制造2025》战略的提出,越来越多的工业机器人在制造业领域发挥着重要作用,同时也逐步应用于其他领域。工业机器人的广泛使用,由此带来的安全事故也在增加,解决工业机器人的安全防护问题有着重要的现实意义。论文针对传统工业机器人安全防护手段以“安全笼”、栅栏、光幕为主,占据空间大,灵活性差等不足,提出利用机器视觉相关技术实现自动报警、远程监控、智能处理等功能。该系统具备良好的人机交互,能够实时在线调整监控区域,实现区域分级报警。同时也能根据现场情况,对机器人进行智能控制,确保机器人工作环境中人员与设备的安全。论文通过对工业机器人安全防护系统进行需求分析,结合机器视觉技术的研究,设计了基于机器视觉的工业机器人安全防护系统方案;针对普通相机视场范围较小的问题,提出利用CCD鱼眼相机采集监控区域的图像信号,并针对鱼眼图像存在较大畸变的问题,选择了基于球面透视投影法的鱼眼校正方法,完成图像的畸变校正;针对于鱼眼矫正算法计算量大、耗时长的问题,提出根据畸变图像与实际位置之间的映射关系建立映射表的方案,通过查表转换得到正常图像;分析和对比了光流法、帧差法及背景差分法等运动目标检测算法,着重研究了背景差分法,并对基于均值法的背景建模方法进行了改进;利用投影直方图法设计机器视觉目标定位算法,完成了目标定位;提出了区域分级报警机制,以及工业机器人报警控制策略;论文工作在嵌入式DSP平台上实现了区域设定、鱼眼矫正、运动目标检测与定位、报警显示等内容。论文工作在THMSIR-1工业机器人实训平台上进行了测试,测试结果表明,论文设计的基于机器视觉的工业机器人安全防护系统能在人员闯入时,实现区域分级报警,满足机器人安全防护的基本需求,达到预期效果。