RobotStudio与Halcon联合的视觉引导螺栓分拣仿真系统摘要本文详细介绍了基于ABB RobotStudio和Halcon的视觉引导机器人分拣系统的完整实现方案。系统以传送带上的螺栓分拣为应用场景，通过Halcon视觉算法完成螺栓的缺陷检测与定位，利用九点标定建立图像坐标与机器人坐标的映射关系，通过C#上位机实现视觉系统与RobotStudio仿真环境的通信，最终控制ABB机器人完成缺陷螺栓的分拣任务。系统实现了螺栓的循环生成、动态检测、坐标转换和分拣执行的全流程自动化。本文提供了完整的RAPID程序代码、Halcon图像处理脚本、C#通信中间件代码以及RobotStudio Smart组件的配置方法，为工业机器人视觉引导系统的开发提供了可复用的技术方案。关键词：RobotStudio；Halcon；视觉引导；九点标定；螺栓分拣；机器人仿真1 引言1.1 研究背景与意义随着工业4.0和智能制造的深入推进，机器视觉与工业机器人的融合应用已成为自动化生产线的核心技术。视觉引导机器人系统赋予机器人“眼睛”和“大脑”，使其能够感知环境变化、识别目标物体、判断质量状态，并自主完成抓取、分拣、装配等复杂操作。在传统的自动化生产线中，工件通常需要通过精密的机械定位装置确保位置一致性，这种方法不仅设备成本高、调试周期长，而且难以应对工件位置随机变化或产品换型频繁的场景。视觉引导技术通过相机采集图像，经图像处理提取目标的位置和