目前，在工业生产中，存在着高温、核辐射、毒化气体等极限工作环境，对机器人的智能化提出了更高的要求。为了使机器人具有高度的智能，需要配备各种传感器，其中视觉传感器是最主要的。视觉系统处理的信息数据量大，这样，如何提高图象的处理速度成为许多科技工作者研究的热点课题，也是亟待解决的难题。利用4f光学系统可以完成图象傅立叶变换，实现频谱滤波。作者在此方面进行了一些研究工作，主要内容如下： 设计了光学小波变换系统，同时采用光寻址的空间光调制器（LASLM）和电寻址的空间光调制器（EASLM）来调制图象信号，LASLM将物镜的成象转为相干光的图象，此图象的读入转换过程在几十毫秒内完成。根据需要利用计算机将滤波函数输入到EASLM，使输入图象与滤波函数在频率域相乘，最后由CCD接收调制后的图象信号，进行后续处理，整个处理过程约为100毫秒，使图象的处理速度成倍的提高。 鉴于光学小波变换系统是以实现机器人视觉的路径跟踪为主要目标，并且考虑Haar小波的边界检测功能，Mexicohat小波边缘增强的作用，对整个光路信息传递进行了分析。针对LASLM的空间采样和量化，将电子学中的A/D转换去假频前置滤波器的设计应用于光路分析中，为结构设计提供理论依据。同时对量化噪声的形成进行了分析，确定为高斯噪声。 用计算机进行了仿真实验，得到了对图象的边缘提取，验证了光学系统设计的可行性。同时仿真结果证明，对于低频图象而言，选取合适的小波尺度因子，Haar小波和Mexicohat小波均可实现对图象边缘的检测和提取，并且能够有效地抑制噪声。