机器人技术是当前非常活跃的前沿技术,在强化产业竞争力方面,它与信息技术一样,是极为重要的战略技术领域。目前,世界各国尤其是美、欧、日等发达国家对机器人技术高度重视。随着嵌入式系统的越来越广泛的应用,智能机器人视觉系统有了新的发展方向。本文将嵌入式系统与机器视觉结合起来,探讨了基于嵌入式系统的机器视觉系统,系统地研究应用图像处理各种方法,对从图像采集模块到模式识别模块进行软件方面的设计。本文重点讨论了智能象棋机器人的视觉图像采集系统及对象棋棋子汉字的识别方法。本文主要工作包括：首先确立开发平台。由于DSP在结构和实时运行处理速度方面的独特技术优势,本文采用北京合众达电子技术有限责任公司提供的SEED-VPM642实验箱,在此开发平台上搭建图像采集系统,从而获得棋盘原始图像。在得到棋盘图像的基础上,对采集到的图像进行了灰度化、平滑、滤波、锐化、二值化等图像预处理,并进行边缘化检测,提取边缘信息。为进一步检测和识别预处理后的图像,本文分析了汉字识别方法,针对象棋汉字“将、象、士、车、马、炮、卒、帅、相、兵”的特点,对BP神经网络进行深入分析,提出采用BP神经网络分类器识别象棋汉字的方法,提高了象棋棋子识别的正确率,取得了较好的效果。本文建立的基于SEED-VPM642开发平台的图像采集系统,进行的图像采集以及图像预处理、棋盘检测方法,棋子汉字识别方法的研究,对智能象棋机器人的视觉系统具有重要意义,为进一步开发研制智能象棋机器人,奠定了良好的基础。