本文介绍了一种基于机器视觉的三自由度并联机械手仿真系统的设计与实现。该仿真系统利用VBAI（Visual Basic for Applications）和MATLAB两款软件进行联合仿真，对机械手系统的多个关键部分进行建模和仿真。
在当今工业生产中，机器人技术的运用越来越广泛，特别是在自动化、高精度和高效率作业方面。并联机械手作为一种特殊的机器人结构，因其具有刚度大、灵活度高、带载能力强等特点，在工业机器人领域受到极大关注。并联机械手区别于传统的串联机械手，能够在空间的三个方向实现平动，因此在定位和轨迹规划方面具有独特优势。
并联机械手的典型代表是基于Delta机构的机械手。这类机械手采用三个垂直放置的驱动臂来实现机械手末端执行器的移动。ABB公司的IRB340FlexPicker就是一个基于Delta并联机构的视觉机械手实例，该机械手能够处理无序或任意摆放的目标物体，抓取速度快，工作载荷适中，适用于快速自动分拣和抓取。
机器视觉技术在并联机械手中的应用主要表现在图像采样和物体定位上。通过机器视觉系统，机械手能够自动识别待抓取物体的位置和姿态，进而进行精确的抓取。机器视觉技术的引入大幅提高了机械手的智能化和定位精准度。
文中所提到的VBAI是Microsoft Office软件系列中的编程语言，它提供了自动化和自定义Office应用程序的功能。在本文的仿真系统中，VBAI可能被用于控制仿真流程，例如加载仿真参数、初始化仿真环境以及导出仿真结果等。
MATLAB是一个高效率数值计算和可视化软件，广泛应用于数据分析、算法开发以及工程仿真等领域。在本仿真系统中，MATLAB被用来建立机械手的数学模型，进行运动学分析，以及进行轨迹规划。MATLAB的仿真工具箱提供了丰富的功能，可以构建复杂的系统模型，并进行高效的仿真运算。
在仿真过程中，针对三自由度并联机械手的机械结构和运动轨迹进行建模是至关重要的一步。这需要对机械手的各个部件进行详细分析，确定其运动学关系，并将其转换为数学模型。在此基础上，运用机器视觉技术对待抓取物体进行图像采样和定位，进一步确保仿真的精确性。
仿真结果验证了所设计的机械手系统是否满足了准确性和快速性的设计要求。在实际应用中，这样的仿真系统能够为机械手的实际操作提供可靠的指导和预测，是推动并联机械手从设计到应用过程中的重要工具。
此外，视觉技术在生产线上可应用于多个流程，包括质量检测、封装、物料传输等环节，这些都是集成生产线中不可或缺的部分。例如，欧洲TRS技术中心公司利用VIP（vision integer platform）概念，开发了基于以太网技术的智能生产线。该生产线集成了多个TRsPixcell5视觉机械手，广泛应用于轻工业，尤其在产品质量控制和物料传输方面发挥重要作用。
本文所介绍的仿真系统不仅能够验证并联机械手设计的有效性，而且通过机器视觉技术的应用，提高了机械手的操作智能化和精准度，推动了并联机械手技术的发展和应用。而MATLAB在其中扮演了至关重要的角色，它为机械手的建模、仿真及分析提供了强大的工具和平台。
