本文针对煤矿综采自动化过程中,采煤机的定位问题,进行基于机器视觉的激光靶跟踪方法研究。重点研究图像检测与目标跟踪算法,设计相关实验平台,完成算法有效性验证并分析定位误差及原因,为深入研究基于机器视觉的采煤机激光定位提供理论依据与技术支持。在运动目标检测与跟踪方面,首先对目前常用的目标检测、跟踪方法进行了分析,对比帧差法、背景差分法、光流法等检测方法以及五种目标跟踪方法的优缺点,确定了适合本文的帧差法检测与目标跟踪方法;同时针对传统三帧差分法获取目标特征出现冗余、缺失与边界特征不清楚的现象,对传统三帧差分法以及边缘检测方式进行改进,并且融合基于均值法背景建模的背景差分法,使得检测目标信息更加准确;通过四组形态不同的运动目标,对改进的算法进行仿真实验。实验结果表明改进后的算法能够比较完整的检测出运动目标特征。在激光靶检测与跟踪系统方面,制定了整体设计方案,研究了各个模块的结构组成、技术指标以及具体功能的实现方法;针对所采用的图像采集相机,通过摄像机标定获取其内部参数;考虑到采集硬件精密程度、摄像搜寻系统与激光靶距离,设计一种新型的激光靶结构,避免因硬件设备及测量距离等因素导致激光光斑提取特征不准确的问题。最后,根据改进的目标检测与跟踪方法及硬件设备搭建实验平台,包括人机交互界面的设计及关键硬件的选择,按照制定的实验方案,完成激光靶检测与跟踪系统功能的基本实现,根据所得实验结果分析误差及原因。