本文主要研究基于单目视觉的移动机器人目标识别及抓取系统,所做的工作涉及了彩色图像分割、目标识别、单目摄像机离线标定、单目视觉测距等算法,整体系统达到了比较理想的效果。本文的主要贡献如下：一、图像颜色分割阶段,本文改进了前人基于HSL的阈值分割算法,提出了新的分割策略,对各种不同的颜色可以比较好的区分,受光照影响较小,并且在复杂背景下通过使用floodfill填充算法,可以去掉大部分干扰区域,取得很好的分割效果；对待识别目标是单一颜色的物体,且背景不包含过多与目标相近的干扰色的情况下,该方法非常有效。二、模板匹配和目标识别阶段,对分割得到的二值图像的每个候选目标连通区,采用基于外轮廓的不变矩算法进行模板匹配,相当于对图像采用了基于形状特征的进一步分割,与传统的基于区域的不变矩算法相比,大大降低了匹配时间,并且利用该轮廓计算目标重心点和近地点,取代了传统的利用区域像素进行求取的方法,进一步节约了运算时间,系统实时性得到保证。三、目标定位和测距阶段,利用立体几何理论和摄影测量学推导出理想地平面约束测距模型,用该模型进行距离计算。另外,在实验过程中发现了实际成像的非理想性,推导出测距校正模型,进一步提高了测距精度。实验表明本方法具备可行性和较高的精度。