计算机视觉是指利用计算机和一些辅助设备来实现人的视觉功能，从而实现对外界事物和客观三维世界的感知。它是一门新兴的学科，其理论研究和应用技术的发展将对工业、农业、国防和人们的生活产生越来越重要的影响。　　 本文以计算机视觉理论为基础，深入研究了摄像机标定技术、图像处理技术、机器人视觉伺服控制技术及神经网络技术等。基于本文课题研究，提出了一种新的霍夫变换改进算法用于圆形边缘检测；提出了一种“手-眼”视觉目标定位“三步逼近”法用于对目标实现精确定位；提出了一种区域矩函数法用于活塞顶面气门坑特征图像识别；提出一种BP神经网络字符识别方法用于识别活塞顶面刻印字符图像特征并判别活塞类型。研究开发了一套基于计算机视觉技术的偏心桶口自动定位系统，解决了偏口桶液体灌装过程中偏心桶口定位难的问题：研究开发了一套手眼视觉活塞识别与分选系统，成功地解决了生产线上活塞类型识别与分选难的问题。　　 在基于计算机视觉技术的偏心桶口自动定位系统研究中，采用了基于径向畸变模型的摄像机标定方法对摄像机进行了静态标定；采用基于斜率的径向畸变系统求取方法，求取了镜头的径向畸变系数；利用本文提出的霍夫变换改进算法提取了偏心桶口表面圆轮廓及桶口圆心位置坐标信息。通过对以上技术与方法的综合运用，实现了偏心桶口自动定位系统对桶口的精确定位，完成了系统原理样机的研究工作。　　 在基于计算机视觉技术的活塞识别、定位与分选系统的研究中，应用本文提出的改进的混合中心矩函数方法计算了活塞气门坑区域矩函数M值；应用三层BP神经网络对活塞项面刻印字符进行了大量样本训练，达到了较高的字符识别准确度；应用本文提出的目标定位“三步逼近”法，实现了“手-眼”视觉对目标的准确定位。以上述研究工作为基础，完成了“手-眼”视觉系统对活塞类型识别、定位与分选，完成了系统原理样机的研究工作。　　 实验结果表明，本文提出的霍夫变换改进算法，提取圆形边缘轮廓快速准确，对于圆形边缘轮廓提取具有一定的通用性。本文提出的“手-眼”视觉目标定位“三步逼近”法，避免了传统方法中求取矩阵的大量运算，对目标的定位准确、可靠性高。该方法对于具有规则表面形状目标的定位具有一定的通用性。　　 本文的研究工作是结合吉林省教育厅科技发展基金项目《基于计算机视觉技术的活塞识别系统研究》(编号：200422)和吉林省科技厅应用基础研究基金项目《自动灌装机偏心加注口自动定位装置研究》(编号：20040516)进行的。