技術特征：

1.一種機器人視覺識別系統(tǒng)，其特征在于：包括，

CCD傳感器(1)，用于采集圖像信號；

分解模塊(2)，用于將圖像信號進行分解，形成背景圖像和表征圖像；

背景圖像處理模塊(3)，用于對背景圖像進行特征區(qū)域的選定和特征向量的計算；

表征圖像處理模塊(4)，用于對表征圖像進行特征點的選定和特征值的計算；

判斷模塊(5)，用于對背景圖像處理模塊(3)和表征圖像處理模塊(4)的處理結果進行綜合判斷，得出圖像識別結果。

2.一種權利要求1所述的機器人視覺識別系統(tǒng)的圖像處理方法，其特征在于包括以下步驟：

A、CCD傳感器(1)對目標物進行圖像連續(xù)采集；

B、分解模塊(2)對圖像進行分解，根據(jù)目標物的設定輪廓確定表征圖像和背景圖像的區(qū)域，然后根據(jù)背景圖像區(qū)域的平均灰度值確定表征圖像的各個像素點的灰度值，并且將表征圖像從背景圖像中提取出來，形成獨立的表征圖像和背景圖像；

C、背景圖像處理模塊(3)在準備處理的背景圖像和在此背景圖像之前和之后采集的兩張背景圖像的相同位置進行若干次標記，每次標記的標記點選取在三張圖像中任意兩張圖像的灰度變化率超過閾 值的區(qū)域；使用準備處理的背景圖像上的標記點的坐標和灰度值組成特征向量；

D、表征圖像處理模塊(4)在表征圖像的邊緣上均勻設置若干個特征點，同時在表征圖像內部設置若干個特征點，圖像內部設置特征點的規(guī)則為，特征點位于一個獨立的圖像區(qū)域內，每個圖像區(qū)域有且只有一個特征點，每個圖像區(qū)域與其包含的特征點的差異度小于設定閾值，差異度根據(jù)以下函數(shù)計算得出，

其中，積分區(qū)域為包含特征點的圖像區(qū)域，g為圖像區(qū)域內各個像素點的灰度值，n為任意選取的參考點的數(shù)量，g_n為參考點的灰度值，g’為特征點的灰度值；

將所有特征點的灰度值轉化為特征值；

E、判斷模塊(5)使用步驟D中得出的特征點的特征值和特征點的坐標值組成對比向量，將對比向量和步驟C中的特征向量組成過渡矩陣，然后將過渡矩陣進行轉置和歸一化，然后通過右乘變化矩陣得到目標矩陣，通過對比目標矩陣的特征向量的特征值與步驟D中得出的特征值的相似度，得出圖像識別結果。

3.根據(jù)權利2所述的機器人視覺識別系統(tǒng)的圖像處理方法，其特征在于：CCD傳感器(1)對目標物的圖像采集周期為0.25s。

4.根據(jù)權利2所述的機器人視覺識別系統(tǒng)的圖像處理方法，其特征在于：表征圖像和背景圖像在同一像素上的灰度值之和與原始圖像這一像素上的灰度之比為1.1:1～1.2:1。

5.根據(jù)權利2所述的機器人視覺識別系統(tǒng)的圖像處理方法，其特征在于：特征向量和對比向量中所包含的特征值和坐標值分別組成不同的向量，不同向量中的特征值元素和坐標值元素一一對應。