机器人视觉系统是机器视觉系统在机器人上的特定应用，它是机器人系统的重要组成部分，实现类似于人眼的功能。本文的研究对象是2004年首次在FIRA中亮相的大场地足球机器人(Large League Mirosot)视觉子系统，针对该比赛项目中场地更大，参赛的机器人数目更多等问题，对大场地的足球机器人视觉系统进行了研究设计。 首先，介绍Marr的计算视觉理论，机器视觉系统的组成原理和组成部件，从而构建了大场地足球机器人视觉系统的硬件组成。采用双摄像头同时采集图像，满足了采集图像视野及辨识图像分辨率的要求，并可避免产生球的死区。采用双机互连的方式满足大数据量图像处理和决策程序处理的要求。 其次，针对大场地中光照强度严重不均的情况，对颜色模型理论进行了深入研究，并着重分析比较了RGB、YUV、HSI颜色模型的特性，构造了基于HSI模型的RGB颜色信息库，进行彩色图像分割，同时解决了光照强度不均和识别实时性两项需求。 第三，对短焦广角成像系统的图像畸变校正进行了深入研究。概述了摄像机的成像模型、畸变模型和畸变校正方法，并在此基础上采用基于空间多项式的校正方法对大场地足球机器人比赛的场地图像进行了校正，提高了机器人及球的定位精度要求。对处于两摄像头重合部分的机器人或球进行了信息融合，得到其单一位姿信息。 第四，对大场地足球机器人视觉系统的色标设计进行了探讨。采用一种矩形色标设计，只用3种颜色即可表示11个机器人。该方法在机器人中心点的辨识精确性上有更大的优势，并可通过确定矩形的长轴方向准确计算出机器人的方向角，能够很好地达到色标设计的目的。 最后，采用VC++ 6.0编程实现大场地足球机器人视觉系统的人机交互界面，并对基于HSI的RGB颜色查找表构造、图像的多项式畸变校正、色标的识别算法做了编程实现。