本论文以三自由度Delta并联机器人为研究对象，针对提高高速拾放运动性能问题进行了研究。首先，介绍了Delta机器人的组成和特点，以及它的发展现状和工业应用。讨论了Delta机构的自由度问题，建立了Delta机器人的运动学模型，分析其逆向运动学问题，利用几何法求得机器人的正向运动学封闭解。在此基础上简单分析Delta机器人的工作空间，并进一步求出了关节角速度到三维空间速度的映射——雅克比矩阵。借助虚功原理得到机器人的理想动力学模型，为运动轨迹的规划做好了数学基础。其次，对Delta机器人末端执行器的运动轨迹以及速度、加速度在轨迹上的分配情况做了详细的探索和研究。在笛卡尔坐标空间利用Lamé曲线平滑竖直运动与水平运动之间的直角过渡部分，确定运动轨迹形状。利用高阶多项式运动特性对一维曲线弧位移进行三维规划，获得运动轨迹插补点的位置、速度和加速度信息。利用Delta机器人动力学模型得到了机器人的近似能量函数，被用来优化Lamé曲线的参数。仿真结果验证优化后的轨迹可以有效减少了典型分拣节拍运动的整体能量和轨迹终点处机器人的残余振动。然后，开发一套与Delta机器人分拣运动相配套的机器视觉系统。建立摄像机模型，标定内外参数，利用已知尺寸的杆件固定在Delta机器人末端随机器人运动标定机器人和视觉系统之间的位置关系，完善基于模板学习和匹配的物体识别方法。最后，制作了一台实验样机。在样机平台上进行测试，以电机跟随误差为目标函数调节伺服电机的PID参数，将加速度传感器固定在机器人末端，测量不同Lamé曲线参数的运动轨迹在运动停止后机构残余振动的情况，通过比较验证了参数优化后的轨迹具有良好的实际性能，能够获得满足实践要求的轨迹曲线。将Delta机器人集成了视觉识别系统，利用转盘匀速转动模拟匀速运动的传送带，控制机器人分别在40次/分钟、80次/分钟、120次/分钟的抓取频率下识别、分拣转盘上的不同形状的物体，并摆放在指定位置，完成智能分拣任务，得到了较为理想的摆放精度和工作速度。