科学技术是第一生产力,随着科技的发展给人类的生活带来越来越多的便利。在社会老龄化越来越严重的今天,越来越多的智能机器人代替了人类劳作,因此,机器人对于人类有着不可或缺的重要性,而机器人视觉占据了机器人感知的绝大部分,并决定着机器人的智能程度。本课题最终实现了一个可以通过手势来控制机器人移动到面前和令机器人快速接住空中抛掷物的系统,并实现机器人原型。本文通过对目前国内外主流的机器人进行了研讨,对具有历史意义的机器人进行了调研,对不同的应用场景中的机器人代表进行调研,就目前国内外机器人的关键技术进行分析和探讨,并展开说明数字图像技术在机器人视觉中的重要性以及其在机器人中的应用。通过调研目前市面上主流的机器人平台,在平台的机械设计上,使用solidworks设计了一款新的全向轮,相对于麦克纳姆轮具有更高的速度和精度。在电控方面,结合开源的Arduino平台对机器人控制部分进行了设计,利用电机和光电编码器使用PID算法来对电机的转速和圈数进行精确的控制,从而使得机器人在室内的位置控制有了保证。在对于抛掷物的跟踪上使用了基于Kinect深度图的帧差算法和KCF算法,在机器人的跟踪上,使用了模板匹配的方法来进行检测室内的机器人,在人手的检测上使用了Camshift算法来进行检测。最终的世界坐标使用OpenNI和OpenCV来对二维坐标进行转换,并使用Matlab来对抛掷物轨迹进行拟合,计算预落点坐标。最后通过结合MFC来对机器人控制系统进行设计和实现,并结合深度学习caffe架构给出接口,为实现AI做出准备。对本课题研究进行总结,并分析研究中的不足之处,并对后续的研究开发进行展望。