机器视觉是工业机器人获得环境信息的主要手段之一，它可以增加机器人的自主能力，提高机器人的灵活性。本文针对机器人在装配生产线上的具体应用场合，充分利用机器人工作环境和装配零件的先验知识，开发了相应的视觉识别软件，具有良好的工作效率和稳定性。在开发装配生产线机器视觉系统的过程中，本文展开的工作主要包括以下几方面：1. 选择带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型作为CCD摄像机标定的数学模型，并利用径向排列约束方法计算出了摄像机的外部和内部参数。2. 在图像预处理中，分析比较了几种不同的平滑滤波效果，中值滤波因为更好的边缘保持和适应性特点而具有优越性，本文选择中值滤波算法对采集图进行平滑处理。利用最优化阈值分割算法进行图像分割，同时采用序贯算法对连通域进行标记。3. 分析比较了经典边缘检测算子，提出了基于二值化图连通域的边缘检测方法，既利用了阈值分割的结果，避免了对大量非目标区域的边缘检测，又提高了检测的速度。在特定的应用场合，这种方法完全满足要求且有极大优越性。4. 根据零件之间的尺寸和形状差异性，利用位置、面积、圆形度和矩形度等特征参数对它们进行识别和定位。分析了不同零件的自身特点，采用不同的方法计算它们的方向。方法简单实用，具有很好的应用效果。5. 分析了PC机与PLC控制器的串行通信协议，编制了基于VB的通信控件MSComm的通信测试程序，实现了上位机对下位机的监控。对识别软件进行了现场测试，结果表明利用本文方法能得到很好的识别和定位效果。