微装配机器人是机器人化装配与微操作技术相结合的产物,而显微视觉伺服则是目前微装配机器人的主要控制手段。本文以亚毫米级微装配机器人系统的研制为背景,重点讲述了现有视觉技术在其中的应用,着重对立体显微视觉结构、微装配环境下微小目标的检测与识别进行了讨论。在国家863计划的支持下,本文深入研究了微装配机器人系统及其关键技术。本文主要研究了半自动的视频对象的分割与跟踪。在对一种被广泛研究和应用的图像分割技术——活动轮廓模型(Snake)进行深入研究的基础上,本文提出了一种新的VSnake模型,对其轮廓能量的定义做了两项改进。其中一项使得轮廓控制点的分布更均与,另一项增强了候选轮廓的平滑特性。本文对文中提到的三种模型进行了比较。微操作手在显微图像序列空间的运动检测是实现其视觉控制的基础。本文构造了一种基于路径连贯性的轮廓预测方法,将本文提出的Snake算法应用于实际微装配过程中目标的分割和轮廓线提取,获得了较为满意的结果。它既能简化Snake模型的初始化工作,降低Snake对初始位置的敏感性,又可在较短时间内收敛到能量的全局极小值。在本文的最后介绍了OpenCV视觉类库,并重点对OpenCV中的CamShift视频跟踪算法进行了深入的讨论。本文全部的图像处理算法都是使用OpenCV实现的。