随着人口老龄化的加剧和智能化技术的提升,使得工业机器人市场与产业迅猛扩展。机械臂作为机器人领域中典型的一种机械装置,在工业、医疗、文娱等领域有着广泛的应用。抓取是机械臂执行的最重要的任务,是分拣、装配、上料、焊接、喷涂、手术等机器人自动化过程中的关键的技术。工业、医疗场景,对机械臂抓取的鲁棒性、抓取精度、对复杂环境的适应能力都有很高的要求。本文以散乱堆叠小物体为研究对象,围绕机械臂的抓取系统搭建、3D物体重建、点云识别定位与机械臂控制技术展开研究,提出了一种对非规则目标的3D视觉引导抓取系统,完成对非规则目标进行可靠、快速和精确抓取。本文主要的研究内容和贡献包括:针对散乱堆叠小物体的工业抓取需求,搭建了稳定可靠的机械臂抓取系统,针对不同的抓取场景需求,设计了基于固定平台的面结构光抓取系统与基于传送平台作业的线结构光抓取系统。系统可分为立体视觉模块、点云处理模块和抓取控制模块。在立体视觉模块,采用面结构光与线结构光的方法实现目标三维重建,并建立3D模板库。点云处理模块对获取的点云进行去噪之后,运用模板匹配算法将标准模板与预处理后的场景点云进行配,得到匹配参数后,利用手眼标定参数计算出机器手抓取位姿。抓取控制模块完成引导机器手对目标物体的抓取。针对可靠、快速和精确的机械臂抓取工作,本文搭建结构光三维重建系统,利用结构光系统高精度,快速重建的优势,获得了物体的高精度三维信息。为了精确计算目标的姿态,对点云进行滤波处理,然后采用点对特征的三维点云匹配算法对场景和模型点云进行精确匹配。目标位姿可以通过坐标系变换确定,以便机器人正确地抓取目标。该系统能够在散乱物体中以准确位姿抓取目标,可靠、快速和精确的完成机械臂抓取工作。可应用于分拣、装配、上料等工业自动化领域,尤其是小目标抓取领域,以提高现有生产线的性能。