当今，随着社会的全面发展，对机器人的要求越来越高，机器人高度智能化已成为热点研究问题。视觉控制是机器人智能化的重要实现方法，其利用视觉得到大量的环境信息，通过智能化分析自主规划行为，实现智能控制。神经网络能够模拟复杂的函数关系，可作为机器人的智能控制核心。另外，互联网技术高度发展，充分利用丰富的网络资源，把网络融入到机器人技术中，将是机器人智能化的一个重要发展方向。在深入的研究相关理论之后，本文首次提出了基于网络的直角坐标机器人视觉伺服系统结构。机器人视觉控制的研究涉及到多学科的内容，如图像处理、运动学、动力学、控制理论、计算机高级语言编程等。本文在计算机网络的环境下，利用视觉传感器CCD摄像机得到的图像作为反馈信息，再传送到机器人运动控制器，实现了直角坐标机器人的位置闭环控制，即视觉伺服(Visual Servo)，其中运动控制器的核心采用BP神经网络。本论文深入研究了直角坐标机器人视觉伺服理论及实现方法。概述了国内外对机器人视觉伺服研究、神经网络应用研究以及远程监控应用研究的现状，提出了此项研究的重要理论意义和实用价值。从理论上首次提出了基于网络的直角坐标机器人视觉伺服系统结构，针对机器人运动控制的非线性、强耦合特性，采用神经网络控制器，构建了图像偏差与运动控制量之间的对应关系。成功地设计了图像处理器、运动控制器、远程监控器。其中深入研究了数字图像处理的各种理论，针对图像增强、边缘提取、特征提取等不同实现方法，进行了综合比较，提出了一套适用于本系统的优化组合图像处理方法。应用面向对象语言设计了运动控制核心—BP神经网络，在计算机网络环境下，采用自定义协议使图像处理器与运动控制器协调控制，即手-眼协调。通过远程监控数据(运动参数和现场图像数据)特性的分析，提出了应用多线程和分段传输方法，实现了网络的数据传输。最后，针对矩形物体进行了定位实验，实验结果表明，该直角坐标机器人视觉伺服系统能够很好地在视野范围内实现定位抓取动作。该视觉伺服系统在机器人包装、装配、搬运等领域具有很强的实用价值。