机器视觉是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域，同时也是一个应用很广的工程领域。从60年代Roberts以积木世界作为研究载体研究机器视觉以来，已有众多科学家和工程人员加入到这个行列中来。他们或以人类视觉为研究对象，或研究视觉的计算理论，或从解决实际工程角度研究机器视觉，从不同的角度、方向，以不同的载体进行着机器视觉的研究，其中以Marr教授的研究成果最为突出。 迷宫是一个经久不衰的话题，并以其独有的魅力，一直吸引着众多的研究者的目光，很多研究者把迷宫问题引入自己的研究领域。受人眼搜索迷宫的启发，本文提出以迷宫作为研究载体研究机器视觉，将迷宫引入了机器视觉的研究，也是一种探索和尝试。 搜索迷宫的算法有很多，传统的有注水法、穷举法等等。它们多数适用于计算机搜索迷宫和人走迷宫，但并不适用于视觉搜索迷宫。本文提出了连通域膨胀方法和局部广度优先、整体深度优先搜索方法两种视觉搜索算法。前者是一次性获取迷宫全局图像的搜索算法。后者是在研究人眼搜索迷宫的基础上提出的一种拟人眼搜索迷宫的算法，每次只能“看到”迷宫图的一部分，进行局部广度优先搜索，整体来说它是沿着一条分路径一直往下搜索，是深度优先搜索。 拟人眼搜索迷宫需要一个机器视觉系统来完成。本文设计了包括视觉信息获取模块、视觉信息处理和决策模块、执行模块的机器视觉系统的硬件和软件。系统中视觉信息的获取工作由实验室镜头、摄像机、图像采集卡及其软件完成。视觉信息处理和决策模块首先通过对获取的迷宫图像的处理提取出局部的路径信息，再进行局部搜索，根据搜索结果进行决策、产生执行方案，最后完成整个路径的搜索。本文设计的执行模块由摄像机转动装置和控制系统组成，负责将摄像机转动到指定位置。使摄像机可以两自由度转动，扫描整个迷宫图。 机器视觉搜索迷宫存在摄像机标定的问题。内部参数的标定可以用传统的方法解决，由于摄像机的频繁地转动，外部参数的标定传统方法不能满足系统要求。本文提出了一种适用于本系统的简单易行的标定方法完成系统的坐标转换。