本文主要搭建了基于嵌入式机器视觉的机器人码垛实验平台，对相关技术进行了研究。其主要目的是在嵌入式系统上通过相机标定、图像预处理、图像识别、图像定位、分类码垛等主要流程来将机器视觉引入到嵌入式系统中，以满足工业生产中实时性的需要。通过实验得到了如下的结论。
(1)的工件码垛系统主要采用示教方式，对工件的位置依赖性比较强，且不能够进行分类码垛。因此将机器视觉与传统生产线结合起来是大势所趋，时代使然。
(2相机标定是视觉系统的开发的关键步骤，目的是建立三维世界坐标系与二维图像坐标系之间的一种对应关系，标定的精确性是后续工作得以开展的前提。本文采用了经典的张正友摄像机标定方法，完成对摄像机的标定。
(3)人们对图像采集和处理方法进行了大量的研究与改进，在经过对不同算法的仿真结果的分析比较后，采取了适合本实验的图像处理算法，并完成了在嵌入式平台上的实现。
(4)机器人控制柜是整个码垛系统的中枢神经，而嵌入式视觉系统则避免了之前在上位机完成图像处理操作实时性差的缺点。本文完成了嵌入式机器视觉系统对码垛工件的识别定位操作。实验表明，该系统识别定位效果较好，误差较小，并且系统占用率和实时性能够满足设计要求。
由于本人能力、时间等诸多条件限制，本实验还存在明显的不足，有待后续同学进一步研究解决。
(1) DSP中代码采用c语言编程，没有进行代码优化和汇编语言的转换，程序运行速度有待进一步提高。
(2)实验的最终目标是将嵌入式系统集成到机器人控制器中，现阶段只实现了DSP的在线编程，下一步可以完成Flash烧写工作，实现DSP的脱机工作。
本文实验运用到了多领域知识，包括但不限于数字图像处理、嵌入式系统、机器视觉、工业机器人等多个学科，综合性较强。码垛机器人作为工业机器人应用领域较为广泛的一种机器人，在我国大量的劳动型密集产业中必将拥有更为广阔的应用前景。在未来，更加先进的工业机器人也一定会为人们的生活带来更多的方便与快捷，将人类从简单的重复性劳动中解放出来，从事更多有创造性的工作。