经过了50多年的发展，机器人技术在工业领域得到了广泛的应用，已成为工业现代化的重要标志。现阶段的工业机器人大部分还是利用“示教—再现”方式完成各项工作的，机器人只能完成点到点的动作，生产线的柔性较差。机器视觉具有获取信息量大、检测精度高、检测范围广等特点。将机器视觉应用于工业机器人，可以使机器人自主完成对目标的检测和判断，提高了机器人对外部环境适应能力。本文以REBOT-V-6R关节型工业机器人系统为基础，对基于视觉的工业机器人运动控制进行研究。机器人原有控制系统功能简单，只能对单一物体进行简单地识别和抓取。本文通过对机器视觉图像处理技术和机器人运动控制的研究，对机器人图像处理，目标定位和运动控制的方法进行了改进。主要工作内容如下：第一，对图像处理的理论进行研究，通过对比分析不同方法的处理效果，改进了机器人的图像处理算法。通过预处理提高图像质量，运用阈值法进行图像分割，对分割的图像进行边缘检测和轮廓的提取。得到了图像中各物体的轮廓矩，通过轮廓的最小外接矩形计算图像中各物体的质心坐标。第二，对机器人进行运动学分析，采用D-H方法对工业机器人进行运动学建模，建立机器人的正、逆运动学方程并求解，为机器人的运动控制程序的改进提供理论依据。在机器人运动学分析的基础上，完成机器人搬运动作的设计。第三，进行目标定位实验，完成了多目标的识别定位，得到了各目标物体的质心坐标；以定位实验得到的坐标数据为基础，进行抓取搬运实验，将目标识别的所有物体连续搬运到了指定位置。实验结果表明，目标定位准确，抓取搬运动作平稳流畅，达到了预期的目标。