随着机器人和计算机技术的飞速发展，人们开始关注具有视觉功能机器人的研究。本文主要采用一种具有深度信息的双目视觉模型，研究了基于图像的机器人视觉伺服控制。机器人系统可实现对静止目标的定位功能或定位原点功能。主要研究工作概括如下：首先，双目视觉模型的状态参数包含目标的深度信息，控制器设计中不要求目标深度已知或进行目标深度估计。针对手眼机器人动力学模型，采用了机器人雅克比矩阵的转置算法，设计了基于图像的直接伺服PD控制器，并且用李亚普诺夫稳定性定理和Salle定理证明系统的全局渐进稳定性。其次，针对双目视觉伺服模型，基于弱控制李亚普诺夫函数定理，设计了一种全局镇定控制器，无须实时估算图像雅克比矩阵及其求逆运算，可实现视场内任意一目标点的定位原点控制。再次，针对基于图像的机器人视觉伺服系统，设计了PI运动控制器和BP神经网络控制器相结合的控制器，利用图像信息误差PI运动控制器给出期望的机器人关节速度，再由BP神经网络控制器得到关节力矩，驱动机器人到达期望位姿，并且用李亚普诺夫稳定性定理证明所设计系统是稳定的。最后，利用软件Matlab/Simulink对所设计控制器进行了机器人视觉定位仿真实验，并客观地分析了仿真结果，论述了所设计的控制器的有效性。