随着现代科技的发展，车辆的智能化已成为车辆技术发展的总体趋势，而工程车辆技术的发展也顺应了这一时代潮流。对于挖掘机而言，机器人化液压挖掘机是我国“十五”高新技术研究发展计划中国家重点发展的关键性技术装备。近年来，国外相继已经有相关的非商品化的产品出现，而我国还处于实验阶段。本文主要对挖掘机在自主作业过程中的目标识别和定位技术展开研究，在论述目标识别与定位技术框架的基础上着重论述基于小波变换的多尺度边缘检测算法，为挖掘机在作业过程中的目标识别和定位技术的发展做基础性研究工作。挖掘机的目标识别与定位技术研究对于其自主作业具有深远的意义。该技术要解决的问题是挖掘机在自主作业过程中自动识别作业目标并确定目标与铲斗的相对位置，从而作为铲斗控制的重要参数。该技术所涉及的课题非常广泛，本文主要研究的课题是用于特征提取的边缘检测算法研究，本文运用小波变换这一先进的数学工具构造了适合于提取目标特征的二次B样条小波，并推导出基于该类小波的多尺度边缘检测算法。论文的研究工作共分为六个部分。绪论主要介绍挖掘机的发展历程及其智能化发展趋势，并介绍了液压挖掘机器人的国内外发展现状，最后，具体论述了本文的研究内容。智能化挖掘机目标识别与定位技术框架主要介绍目标识别与定位技术结构框架。论述了机器视觉的基本概念和理论框架、深度图的获取方法及目标识别方法等内容。基于小波变换的图像分析方法主要介绍小波及小波变换的基本概念、小波家族的主要成员及图像小波变换的算法基础等内容，为研究基于小波变换的图像处理算法奠定理论基础。挖掘机目标图像的边缘特征检测本章在介绍各种主要边缘检测算法的基础上着重论述了基于二次B样条<WP=79>小波的多尺度边缘检测算法。通过应用MATLAB程序模拟图像的实际处理过程对各种边缘检测算法的处理结果进行分析，其结果表明基于二次B样条小波的多尺度边缘检测算法对图像处理后图像质量好、定位精度高、实时性好，是理想的处理算法。全文总结本章论述了该论文的主要研究成果及创新思想。