随着现代科技的发展，仿人机器人已经成为机器人研究领域的一个重要分支，它是一个国家高新技术实力和发展水平的重要标志。机器人视觉在仿人机器人研究领域占有重要的地位，使仿人机器人具有像人眼一样的视觉既是人们一直以来的追求也是仿人机器人自身的客观要求，一个机器人视觉系统的好坏直接关系到其智能化水平的高低，因此，对其研究具有重要的意义。本文以先进的Darwin-OP仿人机器人为研究平台，在上面设计了基于视觉的单词识别、目标跟踪以及智能交互系统。　　 本文的主要工作:　　 1.在单词识别方面:首先采用了利用积分图像计算阈值的二值化方法，接着根据图像噪声的特点，提出一种利用可变矩形框进行滤波的方法，然后利用矩形检测框来检测和提取复杂背景下的单词区域，最后尝试利用多引擎OCR系统来提高识别系统的稳定性和准确性，最终给机器人设计了一个完整的单词识别系统，对印刷体的单词和规范的手写体单词具有很好的识别效果。　　 2.在目标识别和跟踪方面:对Darwin-OP机器人中已有的识别和跟踪功能进行了改进，在识别方面采用了霍夫变换来检测球形目标，解决了原来只追踪颜色而不能识别目标形状的问题;在目标跟踪方面，首先提出了一种实时测距算法来解决目标定位的问题，然后引入CamShift目标跟踪算法来提高跟踪的实时性和准确性。　　 3.在智能交互方面:在Darwin-OP机器人上搭建了一个利用单词卡片与机器人进行交互的系统，首先为了提高机器人的自主性，让机器人能够自动搜索到单词卡片的位置，并且能够调整自身的位置来正面朝向单词卡，然后在机器人系统加入了语音合成功能使之能够对单词进行朗读，接着让机器人根据识别的单词指令查找相应的指令任务，本文采用了哈希表的方法来提高任务查找的效率，最后让机器人执行相应的任务。最终实现通过单词卡片进行人与Darwin-OP机器人的交互。