MOTOMAN多自由度机械臂作为一种适用于各科研工程领域的工业机器人,开发其视觉感应能力可极大提高其智能水平、工作效率和质量,成为当今工业机器人研究领域的一个热门发展方向。本文以物流输送自动化系统为应用背景,构建基于视觉的机器人远程控制系统,重点研究机器人视觉技术中目标识别算法、缺陷检测技术及系统集成等关键理论。　　为解决机械臂在多目标并存的工作环境下自主识别指定目标问题,提出一种基于边缘势场函数(EPF)最大互相关匹配算法。该算法引入边缘势场函数理论计算目标图像边缘点的势场函数,有效利用复杂结构中单边缘点的联合效用,在特征点变换模型约束下采用最大互相关相似性度量完成同名控制点的建立与目标配准识别。仿真实验表明,算法不仅加快匹配过程,而且能有效解决因成像条件引起噪声旋转的图像匹配识别问题。　　为解决平移、旋转、亮度不均等复杂环境下的工件缺陷检测中图像匹配问题,在系统研究和分析传统尺度不变特征变换SIFT算法的基础上,从工业检测匹配精准性和实时性角度出发,通过改进特征点提取方法和增加特征点对之间一致性几何约束进行图像匹配,即进行高斯差分金字塔DoG极值检测时采用均匀性特征检测方法;特征点匹配时采用随机采样一致性RANSAC算法约束再次进行错误点消除,解决了传统SIFT算法配准冗余、匹配耗时长、实时性差的问题。开发基于VS2010环境和开源图像处理函数库OpenCV的图像匹配软件,对上述提出的改进型SIFT算法进行仿真实验。结果表明,本文所提出的算法在保证匹配精度的同时,能大幅度提高匹配速度,且具有较强的抗几何畸变和抗灰度能力。　　针对示教技术难以解决工业机器人在非结构化环境中的自主控制问题这一现状,以MOTOMAN六自由度机器人为载体,硬件系统配套的软件开发包MOTOCOM32为编程接口,在VC++环境下开发机器人远程控制应用软件。应用软件由通信管理模块、机器人运动控制模块、数据显示、图像处理模块组成。　　以上述研究为工作基础,结合生产制造过程中PET饮料瓶封装孔洞缺陷问题,经过多次调试和实验,设计并实现基于视觉的MOTOMAN机器人控制软件,验证了算法的有效性和开发软件的可靠性,最终完成缺陷产品分拣任务。整个系统运行良好,具有实际工程应用意义,同时为工业自动化新理论的研究提供一定的参考价值。