随着现代智能化技术以及自动控制领域不断发展成熟,工业机器人的使用提高了生产效率。然而工业机器人本身无法实现对操作目标的定位、跟踪和判断,因此需要外部传感器协同工作。机器视觉是工业机器人进行目标定位、跟踪判断的最常用的方法之一,具有精度高、功能丰富、灵活性强特点,广泛应用与各行各业的工业机器人应用。本文以机器视觉技术和工业机器人为基础,对包装纸自动包装系统进行了研究。在传统的自动生产线上的工业机器人大多都是利用离线示教的方式来使机器人完成动作,工业机器人按照预先设定的轨迹进行运动以实现放置操作。但是离线示教的方法必须要严格按照要求摆放工件的位置和角度,所以其自适应性较差,只能运用于部分场合无法达到人们期望的智能化工业生产。因此在对工件的识别与定位的过程中加入机器视觉技术,利用视觉感知外部环境的变化,使工业机器人通过视觉感知到外部环境,就可以快速、准确的获取工件的位置信息,再利用工业机器人去抓取工件。首先,本文介绍了机器视觉技术与工业机器人的背景及研究现状,然后提出一种性摄像机模型标定方法,建立了机器人与相机坐标系转换关系。其次,对相机采集到的图像进行预处理,包括了对图像的二值化处理、图像滤波、图像的边缘提取以及图像的角点提取。经过对各个边缘检测算子的分析得出使用Canny检测算子获取的边缘特征最好,为后续的角点检测奠定了基础。最后,本课题提出了利用霍夫直线变换检测角点,该算法具有较好的鲁棒性,并计算出包装纸的中心点,然后通过坐标变换计算出包装纸在机器人坐标系的位置,从而引导工业机器人完成包装盒的抓取与放置。根据实验结果证明本算法的可行性,达到了工业机器人可以精确抓取和放置工件的目标,极大的提高了工业机器人的柔性化与智能化水平。