视觉系统是人类最重要的功能器官，人类所获得的大部分外界信息都来自视觉。计算机视觉是用计算机模拟人眼功能，从图像或者图像序列中提取信息，对外界环境中的事物进行形态和运动识别。视觉系统处理的主要内容是光学图像，对图像中的特定目标进行识别与跟踪是视觉的一个重要应用。在各种光学图像中，彩色图像是对外部客观世界的最为逼真的描述，因此相比灰度图像来说，对彩色图像的处理可以获得更大的信息量。本文的主要贡献是建立了一个基于全景视觉的机器人彩色目标识别、跟踪与搬运系统。基于该系统对彩色图像分割，模式识别和移动机器人运动控制等关键技术进行了研究。本文首先从颜色模型的角度对机器人视觉系统中的颜色识别进行了阐述。介绍了RGB和HSI两种常用的颜色模型，通过实验对两种颜色模型进行了直观和量化的比较。进而讨论了图像分割和聚类算法在图像中目标物定位的作用。使用H分量和S分量的双阈值对目标物进行分割，并提出了一种针对二值图像的扫描线种子填充的快速聚类算法，只需搜索图像一次就可搜索到图像中的目标区域。然后，对轮式移动机器人的运动学模型进行了分析，并提出了对轮式移动机器人的运动控制方法。最后，在Pioneer3-DX智能机器人实验平台上进行了目标识别、跟踪与搬运实验。实验表明，彩色目标识别系统采用上述算法在实际操作中行之有效，而且实时性好。