1.提出了一种视觉引导的基于Delta机器人的轨迹规划方法，其特征是从Delta机器人特殊系统结构入手，构建工业智能相机和Delta机器人的坐标装换关系，利用B样条差值对Delta机器人各关节的轨迹进行规划，并以时间最优的为目标；采用基于分数阶粒子群算法寻找最优时间节点；采用二维模糊的方法对Delta机器人工作区域进行模糊划分，由模糊控制器自动识别所属区域；包含以下几个步骤：(1)在Delta机器人系统中采用编码器实时更新目标位置；

(2)将Delta机器人的工作区域进行划分，并对不同的运动轨迹进行5次B样条曲线的平滑轨迹规划；

(3)采用基于分数阶的粒子群算法搜寻最优时间节点；

(4)对机器人工作区域进行模糊划分，选择合适的时间节点。

2.根据权利要求1所述的视觉引导的基于Delta机器人的轨迹规划方法，其特征是：所述步骤(1)中在Delta机器人系统中采用编码器实时更新目标位置，包含以下步骤：第一步、在所述的Delta机器人系统中，安装在立体钢结构支架上的工业智能相机实时获取目标位置，目标位置默认选用传送带上物件的中心坐标；

第二步、在获取目标位置后，由于传送带在不断运动，通过安装在传送带末端的编码器实时更新目标位置；编码器将传送带走过的距离实时反馈给机器人，物件获取的初始位置加上当前做过的距离即为更新后的目标位置。

3.根据权利要求1所述的视觉引导的基于Delta机器人的轨迹规划方法，所述步骤(2)中将Delta机器人的工作区域进行划，分并对不同的运动轨迹进行5次B样条曲线的平滑轨迹规划，包含以下步骤：第一步、将Delta机器人40cm*60cm的工作区域划分为9*13个子区域，不同的区域内近似具有相同的运动路径；

第二步、初始化时间节点，针对每一组区域生成一组任意的时间节点，每个时间点的范围在1s以内的随机数；

第二步、对于求取到的最优时间节点通过5阶B样条插值确定运动路径，路径求取公式为：第三步、求取已知路径的速度、加速度、加加速度，通过对上式求导得到，如果三个变量有任意一个超过了设置的条件限制，将回到第一步重新搜索，直到符合限制条件算法停止。

4.根据权利要求1所述的视觉引导的基于Delta机器人的轨迹规划方法，所述步骤(3)中机器人运动轨迹进行轨迹规划，包含以下步骤：第一步、对于符合速度、加速度、加加速度限制条件的初始时间节点，作为算法输入参量；

第二步、利用基于分数阶粒子群算法寻找最优时间节点，通过迭代更新初始值，搜寻全局最优的时间节点值，目标函数为总时间最短，并且满足机械结构对速度、加速度、加加速度的要求。

5.根据权利要求1所述的视觉引导的基于Delta机器人的轨迹规划方法，所述的步骤(4)中对机器人工作区域进行模糊划分，包含以下步骤：第一步、以Delta机器人坐标系原点为中心，将机器人在传送带上的工作区域进行模糊区域的划分，即通过模糊方式选择已划分好的对应区域；采用二维模糊控制规则，将目标在传送带上的水平位置和垂直位置作为输入；

第二步、设输入的数字量为当前传送带上物件坐标(x，y)，经模糊化后分别得到系统的模糊化变量(X，Y)，然后将输入数据信息送入到模糊推理机，当前位置进行检测，结合推理机中存储的模糊规则进行推理，选取相应的时间节点，生成轨迹。