随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了各国深入的应用研究。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验、质量控制和机器人等领域。足球机器人世界杯Robocup作为一项国际性的赛事为机器视觉以及机器人学、人工智能、多智能体系统、模式识别等其他交叉或前沿学科提供了一个理想的仿真和实验平台。机器视觉系统是足球机器人比赛的一个极其重要组成部分，其性能将极大地影响比赛的结果。由于球员及球的位置移动使得场上的情况千变万化，各个时段或场地各个区域的光照强度也有所不同，现有的机器人足球视觉系统不能够满足在不同的外部环境下对球员及球的位置等进行精确和实时定位的要求。如何设计出一个具有很强的适应性并且高效实时的视觉系统也成为了很必要和关键的问题。论文在分析国内外有关机器视觉方法相关文献的基础上，结合Robocup小型机器人足球比赛的规格，设计出一套足球机器人视觉系统。论文主要工作及创新点是：(1)详细介绍了Robocup中视觉系统工作流程。(2)提出了几何图形区域的快速确定算法和一种基于二次多项式预测的区域搜索方法，可以为视觉系统迅速找到的球员颜色标示重心，并对搜索的初始点进行合理预测，相比传统种子点搜索法提高了整个视觉系统的实时性和准确性。(3)提出了结合RGB和HSI色彩空间的颜色提取算法。先利用实时性好的RGB色彩模型搜寻特征颜色，当搜寻到种子点时，立即转换采用对亮度不敏感的HSI色彩模型，作为搜寻特征颜色临界值参数。这种方法增强了系统对于光源亮度变化的适应性，同时减少了图像分析和处理的工作量。实验结果说明所设计机器足球视觉系统达到即时性、稳定性与准确性的要求，具有良好的应用前景。