微装配机器人是定义在微尺度工作空间，并能完成精密操作的机器人系统，在生物医学，新型材料制备，集成电路制造等领域有着广泛的应用前景。显微视觉伺服作为目前微装配机器人系统的主要控制手段，成为相关领域研究的一个热点问题。本文将主要研究显微视觉伺服相关问题，包括显微图像目标识别，以及显微目标跟踪算法的研究。在显微图像目标识别问题的研究中，本文首先根据微装配系统目标的具体特点，确定了靶腔作为识别的重点。综合考虑目前较为成熟的图像目标识别算法之后，我们选取了基于特征匹配的方法，然后采用了一种新颖的ORB算法来进行图像特征点的提取，通过与目前较为常用的基于SIFT，和基于SURF的方法进行对比试验，证明了本文所用方法具有良好的实时性和准确性。在显微视觉目标跟踪算法的研究中，本文首先分析了标准kalman滤波，以及常规的自适应kalman滤波的优缺点，并针对它们对于系统输入状态和观测异常值较为敏感的缺点，着重进行了鲁棒kalman滤波的研究。在此基础上，本文提出了一种改进的自适应kalman滤波算法，结合运动目标当前ě统计模型，以及显微视觉系统的具体特点，进行了伺服控制律的选取，并搭建了视觉目标跟踪仿真实验系统，通过仿真实验，验证了本文算法的有效性和鲁棒性。