近年来,海参养殖已成为水产养殖产业的重要组成部分。然而,海参养殖过程中经常出现大量死亡现象,因此需要定期观测海参生长状态。目前主要通过潜水员持摄像设备提取水下视频图像,这种方式具有视频效果差、安全隐患等局限性。本文针对这一问题,基于微型水下机器人（Remotely Operated Vehicle,ROV）设计了一套操作简便、稳定性强、具备适合水下观测工作功能的水下视频采集系统,并通过实验验证了其性能和优势。本文的研究为海参养殖提供了一种高效、安全、低成本的水下视频采集技术,有助于提高海参养殖产业的发展水平。论文的主要的研究内容如下:（1）设计了一种面向海参养殖的微型ROV硬件系统。首先根据养殖场景的设计要求,分析了机器人的总体功能与设计指标。其次,设计了机器人的机械系统,包括载体框架、控制舱等,并对各器件进行了强度分析验证。最后,设计了机器人的运动控制系统,实现了机器人6个自由度的基本运动控制。该微型ROV具有低成本、小体积、操控性强、安全性高等特点,能够适应海参养殖场景的需求,为后续水下视频采集系统功能设计奠定了基础。（2）提出基于阶段性积分分离PID（PID algorithm for phased integral separation,ISPID）的定深、定向、定高控制方法和自主区域覆盖搜索方法。首先,针对传统PID控制算法在控制中容易引起较大的超调量问题,基于ISPID控制算法,设计了ROV的定深、定向以及定高功能。其次,在此基础上,面向采集大面积区域水下视频需求,规划了ROV的搜索路径,设计了ROV自主区域覆盖搜索方法。最后,进行了ROV智能运动控制功能有效性验证,实验结果表明,基于ISPID的控制方法能有效减小系统超调量以及响应时间,提升系统的稳定性以及水下观测的效果。而自主区域覆盖搜索方法能有效提升机器人自主性,减少人员参与度,提升工作效率。（3）完成了水下视频采集系统的应用程序设计。首先,使用机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）设计了机器人的感知模块与执行模块,构建了视频采集系统的框架,实现了模块之间的低耦合性和系统的高稳定性。然后,设计了视频采集模块,用于提取处理水下视频图像。最后,通过图形用户界面应用程序pyqt5设计了系统的可视化操作界面,简化了系统操作,实现了良好的人机交互。通过实际案例,验证了系统的有效性,该系统已多次被应用到实际海参养殖水下观测工作。