抓取和放置工件是工业环境下机器人系统的主要任务之一,视觉控制是机器人系统的重要控制手段,采用图像技术对工件进行识别在现代化智能生产线上具有重要的意义。本论文主要以合页为例进行按需搬移任务,可用于机器人打磨前代替人工进行工件摆放,有助于提高机器人打磨生产线的自动化程度和生产效率。本论文主要对散乱堆叠工件的按需搬移过程进行研究,主要研究内容如下:（1）针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题,提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法,以合页为例进行工件识别。在完成工业相机选型和标定的基础上,首先采用Canny算法进行边缘检测;其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形,进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓,并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标;然后采用提出的改进几何模板匹配算法,即根据孔特征之间的几何约束进行工件识别;最后根据孔特征之间是否存在工件的显著边缘剔除误识别工件。最后采用本论文所提出的基于几何约束的改进几何模板匹配算法对合页、L型连接件、T型连接件和法兰进行工件识别实验证明了该方法的有效性。（2）设计并搭建机器人按需搬移工件系统。首先基于西门子NX MCD平台搭建机器人按需搬移工件虚拟调试平台,进行布局合理性验证以及机器人按需搬移工件过程的路径规划研究,为真实的机器人按需搬移工件系统搭建奠定基础。根据工件按需搬移系统功能要求,进行系统方案设计,搭建机器人按需搬移工件系统,并进行机器人控制系统、末端缓冲装置以及上位机界面的设计,最后对刚体的位姿描述以及坐标系的转换进行阐述,便于后续机器人位姿的转换以及机器人运动控制。（3）进行机器人按需搬移工件实验。要进行机器人抓取,需要工件精准的位姿信息,首先对工件进行位姿估计,由于工件的实际尺寸已知,且在工件识别阶段已经得到图像中孔特征的位置,所以采用求解Pn P问题的方法进行工件位姿估计,通过实验对比分析了求解Pn P问题中常用的P3P法、EPn P法和基于迭代法的位姿估计结果,并最终选择重投影误差较小的迭代法作为机器人按需搬移工件系统的位姿估计方法。在对机器人按需搬移工件系统手眼标定的基础上,对工件的位姿进行坐标变换,得到工件在机器人基坐标系下的位姿;然后基于按需搬移工件过程所规划的路径,对机器人进行运动控制。最后在所搭建的工件搬移平台上进行了工件搬移实验,验证了本文所提出方法的有效性。本论文提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法,解决了工业现场带孔弱纹理堆叠工件识别困难的问题;提出了基于NX MCD虚拟调试的方法,对虚拟调试平台进行布局合理性测试以及搬移工件过程的路径规划研究,缩短设计周期降低成本;选用了迭代法作为已知孔特征间相对位置关系工件的位姿估计方法,然后进行手眼标定和位姿转换,得到工件精准的位姿信息,最后进行工件搬移实验。为机器人按需搬移工件提供了一种有效的方法,有助于提高机器人打磨生产线的自动化程度和生产效率,增加经济效益。