地毯是现代人们生活中必不可少的生活用品,在地毯生产过程中,对其进行切割是非常重要的一道工序。对于特定复杂形状地毯的切割,目前仍以人工切割为主,人工切割劳动强度大且生产效率低。视觉伺服技术具有非接触性、实时性、灵活性等优势,因此利用视觉伺服技术实现对复杂形状的地毯进行切割是一种有效的方法。本课题目的是将机器视觉技术引入到地毯切割中,构建基于视觉伺服的地毯切割系统,实现地毯目标图案的在线识别切割。为实现对切割机械手的视觉伺服控制,需要对采集图像进行处理,提取有效信息,使其转化为可以控制机械手运动的指令。本文主要研究了将采集图像进行预处理,目标边界提取跟踪识别,位图矢量化及对机械手路径规划等内容。首先,介绍了数字图像处理的基本概念和理论知识,对地毯图像进行灰度化,滤波去噪,二值化等基础处理,将目标与背景分离。其次,分析了常用的轮廓跟踪算法的原理及其缺陷,根据地毯二值图像目标特征,采用8邻域边界跟踪算法,实现了对目标边界的跟踪,保证目标边界轮廓的正确跟踪识别,避免了因跟踪错误造成图案轮廓的失真。介绍了目标边界轮廓坐标的表示方法,采用坐标序列的表示方式对数据进行保存。再次,为提高机械手切割效率,使切割的目标边界更加平滑,更能体现目标边界的几何特性,根据机械手直线插补和圆弧插补两种运动形式,提出了一种改进的直线-圆弧混合拟合的算法,对轮廓坐标进行角点筛选、锯齿消除、直线拟合和圆弧拟合,实现位图图像的矢量化。最后,为减少机械手空行程量,提高切割效率,对机械手的切割路径进行路径规划。