目前,随着工业的自动化水平越来越高,机器人的使用率也越来越高。国内外很多学者对视觉引导技术和轨迹规划技术做了大量的研究,但是将视觉引导技术在直角坐标机器人的轨迹规划中用的很少。直角坐标机器人是机器人分类中很重要的一部分,因其高精度,高可靠性,得到广泛应用。本文研究的直角坐标机器人将应用到芯片切割的划片机中,针对视觉检测精度无法满足现有的伺服系统的精度,研究一种边缘检测算法,这种算法可以提高轨迹识别的精度,同时也提高了轨迹规划的准确性。本文的主要研究内容如下:首先根据直角坐标机器人的实际应用,设计了直角坐标机器人的总体机械结构为:包含X、Y、Z以及一个旋转平台的四自由度的机器人,并且对设计的机器人进行运动学和动力学分析。其次为机器人的控制系统的硬件选型,同时本文分析了传统的PID算法与模糊控制算法的优点,针对直角坐标机器人的运动特性,引用融合了PID算法与模糊控制算法的自整定模糊PID控制算法作为机器人的运动控制算法。该算法的核心就是用计算机模仿人类思考问题的方法,在线调节PID的三个参数,用自然语言代替变量的指令来向人的思维靠近,并使用MATLAB仿真实验。接下来是是为机器人的视觉系统在硬件上进行选型,包括相机和光源等。针对视觉检测精度无法满足现有的伺服电机精度问题,文中提出了一种在传统Canny边缘提取算法的基础上,融合双线性插值和亚像素边缘检测算法的改进的轨迹边缘识别算法。该算法实现了高精度的轨迹边缘识别,并通过Halcon图像处理软件对芯片切割轨迹的边缘识别仿真证明该算法的可行性。最后,搭建实验平台,通过搭建的实验平台来完成视觉引导的轨迹精度实验。通过实验测得理想轨迹与实际轨迹的误差在0.001mm以内,实验证明了改进的边缘检测算法在精确识别轨迹的边缘前提下,准确定位轨迹的位置,进而提高了轨迹规划的精度。