振动料斗,得益于其良好的储料、工件定向、持续送料等特点而广泛应用于机械、电子、食品、医药等领域的产品批量自动化生产中。而随着工业生产对小批量、定制化、个性化要求的不断提高,传统的振动料斗在灵活性、通用性、设计制造周期等方面愈加凸显其不足。机器视觉是一种通过实时处理采集的图像来对目标特征进行识别的技术,其具有灵活可靠、开发周期短等特点而广泛应用于工业机器人、缺陷检测、目标追踪等领域。因此本课题将机器视觉技术整合于振动传输技术中,通过机器视觉技术对目标姿态和运动状态的判断来代替传统料斗所采用的机械结构定向思路。本文将主要对振动传输技术和机器视觉技术进行研究。针对传统振动料斗,本文主要研究其料盘结构设计、定向机构设计和料盘涂层。在此基础上,通过设计由合适的光源、相机、镜头、图像处理程序组成的机器视觉检测系统,再配合单片机控制的气动执行机构组成一个基于机器视觉的柔性振动传输系统。本文选取MVTec公司的HALCON软件作为图像处理开发平台,应用图像平滑滤波、形态学分析、模板匹配等技术对图像分析处理,依靠Microsoft公司的Visual Studio 2010开发基于C++的Windows应用程序,程序通过串口与单片机通信控制执行机构。本课题最后通过相应的实验,针对在传统振动料斗中不能实现或者不易实现的工件定向要求,选取具有代表性的零件进行了定向实验验证和工件速度实时监测实验,实验取得了不错的结果。