电路板作为电子电气设备中必不可少的组成部分,具有污染性强、废气量大、价值含量高等特点,对废旧电路板进行回收处理不仅可以保护环境也能够实现电子废弃物资源的可持续利用。电路板中的关键器件（如CPU、ROM等）平均寿命很长且具有很高的再利用价值,尤其是在新冠疫情肆虐的当下,缺少芯片问题已成为全球化问题,那么如何将废旧电路板中的关键芯片无损拆解后再利用,已成为现在亟需解决的问题。市面上现有的电路板关键器件拆解方法大多以工人手工加热电路板后,使用镊子将芯片取出,这种拆解方式环境污染严重,效率低下,且无任何环保措施。所以,研制出一台能够自动化、智能化的对废旧电路板中关键器件进行无损拆解的装置是非常有必要的,其相较于人工拆解具有可靠性强、污染小、效率高等特点。基于以上原因,本文研制了一台以机器视觉,工业机器人,PLC控制为关键技术的废旧移动终端电路板关键器件智能拆解装置,本文具体工作内容如下:1.调研国内外对于电路板关键器件自动拆解技术的发展现状,对于此技术的研究工作与发展前景进行总结,确定论文的结构框架,规划论文的后续研究内容。2.对废旧移动终端电路板关键器件智能拆解系统进行前期方案设计,使用三维建模软件UG（NX12.0）规划设计出本系统的整体框架,对系统中将要使用的硬件模块进行选型,对视觉、机器人、工控机、人机交互界面的软件系统进行通讯设置与程序开发。3.根据本智能拆解系统的时间流程优化需要,针对装置中的六自由度机械臂,采用标准的D-H参数法对机械臂进行正、逆运动学分析;通过已知六关节机械臂的转角θ,求解出机械臂末端位置信息,结合Matlab软件进行仿真实验,验证求解结果的正确性。同时,针对机械臂的轨迹规划问题,采用五次多项式插值函数求解出机械臂各个关节的位姿情况,通过Matlab软件对其运动轨迹进行仿真,确保机械臂在实际拆解过程中轨迹的合理性。4.分析机器视觉检测电路板关键芯片时的定位识别算法,对于图像识别过程中的图像采集、图像预处理、模板匹配过程进行原理性分析;在对废旧电路板进行图像特征提取时引用基于SURF算子的特征点检测算法和基于ORB的特征点检测算法,提高了对于电路板部分特征的检测速度,通过对电路板进行的识别定位实验,验证了该视觉检测流程的正确性,确定了以电路板形心为中心进行抓取。5.针对以上理论研究及仿真设计,搭建废旧电路板关键器件智能拆解实验平台,采集系统运行中产生的各项数据,优化拆解流程。最终研发出一台能够拆解分类回收废旧电路板中关键器件的自动化环保回收装置,优于市面上现有技术的拆解效率。