1.一种基于视觉的机器人分拣方法，其特征在于，所述方法包括：
采用结构光系统获取目标零件的俯视三维模型；
将所述目标零件的俯视三维模型与预先构建的基准模型库中的基准零件模型进行匹配，获得所述目标零件的类型以及所述目标零件的俯视三维模型与所述对应的基准零件模型之间的变换矩阵；
根据所述变换矩阵和所述基准零件模型，获取所述目标零件的第一位置信息；
根据所述目标零件的第一位置信息，获取机器人坐标下的第二位置信息；
根据所述第二位置信息，对所述目标零件进行拾取，并结合所述目标零件的类型以实现零件的分拣。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用结构光系统获取目标零件的俯视三维模型，包括：
获取所述结构光系统的相机和投影仪的内外参数；
获取所述投影仪投射到所述目标零件的编码图案；
通过所述相机获取所述编码图案的图像；
对所述图像进行解码，并根据所述内外参数获得深度信息；
对所述深度信息进行俯视角度的重建，获得三维点云，以所述三维点云作为所述目标零件的三维模型。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换矩阵和所述基准零件模型，获取所述目标零件的第一位置信息，包括：
获取所述基准零件模型的第一定位点的位置信息，所述第一定位点的位置信息包括所述第一定位点的坐标和所述第一定位点的法向量；
根据所述第一定位点的位置信息和所述变换矩阵，获得第二定位点的坐标和第二定位点的法向量，以所述第二定位点的坐标和第二定位点的法向量作为目标零件的所述第一位置信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二位置信息，对所述目标零件进行拾取，包括：
根据所述第二位置信息和机械臂的DH参数，获得机器人末端距离所述目标零件的距离和角度；
根据所述距离和角度，对所述目标零件进行拾取。
5.如权利要求1-4任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述基准模型库中的基准零件模型可以通过导入零件的CAD文件或者利用所述结构光系统进行整体三维扫描获得。
6.一种基于视觉的机器人分拣系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于采用结构光系统获取目标零件的俯视三维模型；
匹配模块，用于将所述目标零件的俯视三维模型与预先构建的基准模型库中的基准零件模型进行匹配，获得所述目标零件的类型以及所述目标零件的俯视三维模型与所述对应的基准零件模型之间的变换矩阵；
第一获得模块，用于根据所述变换矩阵和所述基准零件模型，获得所述目标零件的第一位置信息；
第二获得模块，用于根据所述目标零件的第一位置信息，获得机器人坐标下的第二位置信息；
分拣模块，用于根据所述第二位置信息，对所述目标零件进行拾取，并结合所述目标零件的类型以实现零件的分拣。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述获取模块还用于：
获取所述结构光系统的相机和投影仪的内外参数；
获取所述投影仪投射到所述目标零件的编码图案；
通过所述相机获取所述编码图案的图像；
对所述图像进行解码，并根据所述内外参数获得深度信息；
对所述深度信息进行俯视角度的重建，获得三维点云，以所述三维点云作为所述目标零件的三维模型。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一获得模块，还用于：
获取所述基准零件模型的第一定位点的位置信息，所述第一定位点的位置信息包括所述第一定位点的坐标和所述第一定位点的法向量；
根据所述第一定位点的位置信息和所述变换矩阵，获得第二定位点的坐标和第二定位点的法向量，以所述第二定位点的坐标和第二定位点的法向量作为目标零件的所述第一位置信息。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分拣模块还用于：
根据所述第二位置信息和机械臂的DH参数，获得机器人末端距离所述目标零件的距离和角度；
根据所述距离和角度，对所述目标零件进行拾取。
10.如权利要求6-9任一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述基准模型库中的基准零件模型可以通过导入零件的CAD文件或者利用所述结构光系统进行整体三维扫描获得。