机器人足球比赛系统是目前机器人控制、机器视觉、人工智能、多机器人协作等领域研究的一个热点，也是一个难点。RoboCup中型组机器人足球比赛为机器视觉的相关技术研究提供了一个标准的测试环境。对RoboCup中型组足球机器人视觉系统的研究，拓展了图像处理和识别技术的应用领域，丰富和发展了图像处理和识别技术的理论。在收集和分析国内外相关文献的基础上，针对由全景视觉和前向单目视觉组成的视觉系统在中型组机器人中的应用，本文研究了全景视觉中的图像识别算法，前向单目视觉的足球识别算法和定位模型。 本文的主要内容包括： 1．本文介绍了RoboCup中型组机器人足球比赛系统，包括系统的体系结构、工作原理，并且对整个系统的硬件实现进行了说明，着重论述了视觉系统的组成和硬件实现。 2．本文研究了全景视觉的图像识别算法，主要研究了白色标示线、球门、球和障碍物的识别方法。在HSI颜色空间上进行颜色的标定，利用扫描线检测的方法提取图像颜色信息。利用得到的颜色信息，研究了根据颜色过渡的白色标示线识别方法；研究了基于统计的球门识别方法；研究了基于自动种子区域生长的球识别方法；研究了基于聚类分析的障碍物识别方法。实验和实际比赛证明，这些识别方法是可行有效的。 3．针对全景视觉近端图像信息丢失的缺陷，本文研究了前向单目视觉的足球识别算法和定位模型，有效改善了全景视觉的不足。该算法通过图像采集、图像分割、图像识别等处理，能较准确的对机器人附近的足球进行识别与定位，且具有较好的实时性和定位精度。实验和实际比赛证明，该算法是可行有效的。 论文最后对全文进行了总结，说明了主要研究成果，同时指出自己的不足和有待进一步研究的问题。