金属罐体通常是在流水线上冲压而成，而随着工业自动化的推进，越来越多的工厂在罐体冲压流水线上引入了机械手。而传统的机械手控制自适应能力差，当目标工件位置产生未知偏移时，无法自主及时调整。为了改善这种情况，引入了机器视觉，对工位上的罐体、夹具位置进行视觉识别，很大程度地增加了整个移送系统的控制柔性。在此基础上，将视觉识别系统、PLC控制系统以及移动网络控制系统三者相结合，联合开发了基于机器视觉的移罐机械手控制系统。论文开展了以下工作:　　(1)整体柔性控制系统方案的设计。搭建以PLC、PC、工业相机三者为核心硬件的全反馈控制系统，实现罐体在一定范围内任意放置而机械手能够通过实时改变路径完成抓取。该系统与传统的罐体移送流水线相比，具有高度的控制柔性。　　(2)视觉反馈系统的设计。以霍夫圆变换作为核心算法，结合相机标定技术，实现由罐体、夹具二维坐标向三维坐标的重构。并且结合机械手逆运动学，推导罐体、夹具坐标与机械手关节电机转动角之间的关系，从而从拍摄的图像推导出机械手的正确运动参数。　　(3)利用MATLAB Robotic Toolbox进行机械手路径仿真，为机械手的路径规划提供仿真支持。并在指数型电机加速算法的基础上，设计二段指数性加速算法，将该算法运用于机械手四个关节电机上，充分利用电机转矩。　　(4)硬件系统的搭建与软件系统的开发。硬件系统的搭建包括电气原理图的设计、硬件的选型说明以及实物的连接。软件系统包括PC上位机、PLC下位机以及安卓客户端三部分程序的开发，并对所用到的关键计算机技术进行了阐述。　　(5)对系统的各部分功能模块进行测试，确保各单元工作具有高度的可靠性与灵敏性。并对整体系统进行多次移罐测试，验证移罐系统能正常工作。开发的软件系统在实际测试中运行正常，人机界面清楚简洁，满足了预期的设计要求。