在粉体包装领域常使用人工抓取阀口袋完成粉料的装填,自动化程度低且危害人体健康。为了解决这一问题,设计一套基于机器视觉的阀口袋动态抓取系统。首先,通过机器视觉完成相机标定、图像特征信息提取,得到阀口袋在机器人坐标系下的位姿数据。为了提高运动状态下阀口袋的定位精度,采用卡尔曼滤波对特征点位置进行校正。然后使用数据拟合描述阀口袋的位姿变化,进而预测抓取时刻阀口袋的位姿。在PLC控制下,工业机器人实现了对输送带上运动阀口袋的动态抓取,系统运行稳定,抓取误差小于1 mm,为实现自动化粉体包装提供了一种可行方案。