机器人视觉伺服控制是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以及实时计算等领域的融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。本文在总结了目前机器人视觉伺服控制技术发展现状的基础上，以一种工业机器人为研究对象，针对机器人视觉伺服控制中的图像特征提取、手眼视觉系统标定、视觉伺服控制方法等技术进行了研究。 建立了系统硬件平台并求解了适合该机器人的运动学正解和逆解，针对所研究的机器人，建立了其数学模型，在此基础上求取了运动学正解、逆解及机器人雅克比矩阵。 在图像特征提取中首先对比研究了各种图像滤波算子去除噪声的效果，通过实验验证了中值滤波算子效果较好，对比了单目标识别中采用的图像矩法和投影法，两种方法都可以准确地找到目标中心，但是图像矩法计算时间较短。改进了用四邻接点或八邻接点处理图像的常用方法，利用六邻接点处理图像并结合图像矩法寻找各个目标质心实现了多目标的识别。 研究了摄像机标定及成像原理，在传统的摄像机标定原理基础上改进了常用的手眼视觉系统标定方法，设计了一种基于机器人外臂坐标系与基坐标系旋转矩阵恒定的手眼视觉系统标定方法，使得目标定位算法与参数标定的过程大大简化。 研究了基于图像雅克比矩阵的视觉伺服控制方法。求取了本文条件下的图像雅克比矩阵，以工业机器人为对象，建立了仿真模型，分别对基于图像的视觉伺服控制方法在加入噪声和未加入噪声两种情况下进行了仿真实验；设计了手眼视觉系统标定实验，结果表明本文的方法标定精度较高，能够较好地满足视觉伺服系统要求；利用手眼视觉系统标定结果设计了基于位置的视觉伺服控制实验，并与基于图像的视觉伺服控制方法进行了对比，最后分析了影响结果的原因。