针对机器人自动化生产线中视觉定位零件的问题进行了研究，为了能够快速地在复杂背景中提取出零件图像区域，提出了一种基于Logistic回归的零件图像区域提取的机器视觉算法。首先，在工作场景图像中采集若干正类和负类样本点；然后，将样本点的BGR值进行格式上的整理并保存；其次，将整理的数据代入按照梯度上升法推导的公式中，计算Logistic最佳回归系数；最后，载入待处理图像，使用Logistic回归分类器对其中的每个像素进行分类，提取出零件区域。实验表明，该算法提取出的零件图像区域边缘清晰，实时性高，且由于输入为像素点的BGR值，所以对零件的外形没有要求，也不需要额外的夹具。