在智能移动机器人导航技术中，机器视觉技术为其核心关键技术之一，而目标识别技术则是机器视觉研究中的重要内容，因此开展基于数字路标的视觉导航系统的研究在移动机器人中的导航应用研究中具有重要的理论意义和潜在的应用价值。本文在重点对机器视觉中的图像分割技术和图像识别技术进行研究的基础上，根据智能移动机器人所要完成的具体识别任务，对智能移动机器人的平台上的视觉导航系统进行了研究，提出了在HSI颜色空间下的基于S分量的边缘点数量统计和遗传模糊聚类相结合的数字路标分割技术，并利用欧拉数进行粗识别改进了已有的结构语句数字识别算法，完成了数字路标导航中的路标的分割和识别，并将其应用到了基于数字路标的移动机器人导航中，取得了较好的效果。主要研究工作如下：　　 通过对机器人数字路标导航中获取到的图像进行分析找到了一种基于S分量边缘点数量统计和遗传模糊聚类相结合的分割算法，有效的实现了数字路标的分割，通过实验结果的分析表明该方法的有效性。　　 通过机器人对路标字符识别过程中出现的低信噪比图像的预处理的研究，找到了一种切实可行的基于维纳滤波的迭代阈值二值化算法，实验证明这种算法是非常有效的。　　 改进了结构语句的数字字符识别方法，以欧拉数对数字进行粗分类，提高了识别方法的有效性。　　 设计了基于数字路标的智能机器人视觉导航系统，通过实验证明该系统能够完成路标的分割与识别。