工业机器人的视觉系统是引导机器人完成复杂任务的重要系统。本文围绕视觉系统进行研究，搭建了三维坐标测量系统，完成了视觉系统的参数标定，为视觉系统设计了算法。视觉系统的原理以及实际运行的效果分视觉系统的设计主要参考基于位置的视觉伺服系统。三维坐标测量算法从功能上分为两个部分，二维坐标测算和深度信息测量，两个部分分别实现，独立运行。二维定位功能使用C++语言完成了程序设计，主要通过单目摄像头拍摄图像，借助图像处理技术，对视野中的目标进行图像分割并得到其中心的像素坐标。  

    深度信息测量通过条纹投影测量技术实现，结构光测量系统的搭建包含于视觉测量系统之中。通过这一套视觉系统完成了目标物体深度信息的测量。在测量过程中注意到了条纹投影测量技术中广泛存在的相位误差问题，并针对投影仪和相机的伽马非线性效应会使解包裹相位结果产生周期性误差的问题，提出一种基于均值模板的相位误差抑制方法。首先对解包裹相位进行傅里叶变换计算出相位误差的周期值。之后，设计出长度可变的一维均值滤波模板，模板的长度与相位误差的周期相关。最终用此模板对解包裹相位进行均值滤波，消除周期性误差。实验结果显示，此方法使解包裹相位的周期性误差平均减少94%，消除了结构光测量平坦物体深度信息时出现的失真波纹。本文方法在没有复杂的数学模型和增加条纹图案的前提下提高了相位测量和深度信息测量的准确度，更适合于实际应用。