移动机器人在工业中应用越来越广泛，计算机视觉系统是可移动机器人中的重要组成部分。视觉系统在精密装配移动机器人的地位就更加重要。识别的精确性决定了机器人对事物的理解和判断的准确，图像识别的实时性能使机器人判断迅捷，动作连贯，对指令做出快速反应。探索寻找一种既有一定精确性又不失实时性的在特定环境下的移动机器人图像识别方法，一直是人们多年来探索的目标。本课题就适用于精密装配移动机器人的图像识别技术给出了一种适用性很强的方法，能够容易地应用于实际工业中。在利用Vision SDK的基础图像处理库和实时控制处理工具(RTX)，能够对设备的要求低。同时，它具有适当的精确性且能够算法快速。本课题针对特定环境下的移动机器人视觉系统提出了误差因子、多边扫描、预算面积去噪以及颜色特征在特定环境下的提取等改进方法。论文首先介绍了图像的生成、表示方法及图像的处理技术，分析了目前所使用的多种方法以及其使用范围、优劣性。然后讨论了机器人图像识别技术的改进方法，就图像特征的提取、适用于精密装配移动机器人的工作环境特征进行分析，创新性地提出多边扫描、面积预处理和特定环境下颜色快速识别方法等图像识别技术。最后就装配机器人的系统设计进行了结构上和功能上的分析。使用C++语言和Microsoft Visual Studio编译环境实现了精密装配机器人视觉系统，并对机器人的路径选择提出了利用模糊逻辑系统来优化机器人的路径，以达到机器人具有智能化的效果和功能。