网络控制系统是现代控制理论目前发展到的一个新阶段，在当前自动化的控制领域成为了学者的一个研究热点。并且，网络控制系统的特征就是其各个元件，即执行元件、传感器以及控制元件之间是利用网络来分享信息的。网络控制是结合自动控制技术与网络通信技术得到的一种技术。这种技术是基于网络的，是一种分布式控制系统，从而它的实时性很强。在网络控制系统中，把通信网络作为传感器、执行元件以及控制元件之间的通讯媒介。换言之，控制系统的各个元器件之间需要利用网络来完成信息的交换。网络控制系统有两种典型结构，一种是直接结构，这种结构是由一个控制器节点还有一个远程的由物理系统、执行器以及传感器组成的远程节点构成的，这两个节点的物理位置有不同的分布，通过数据网络将其连接，从而构成远程闭环控制；还有一种是分层结构，它是由一个远程闭环控制系统以及一个主控制器节点组成的[1]。远程控制技术要得到发展，其客观条件就是网络化控制的实现。执行元件、传感器等日益智能化的现场设备是将通信网络应用到控制系统的必要条件。

视觉伺服的概念最早是由 Hill和Park于1979年提出的[2]，即利用视觉反馈信息构成闭环控制从而提高系统的整体控制精度，来克服开环方式中视觉传感器、对象的不确定性对操作精度的影响。1996年，Hutchinson等人[3]完善了视觉伺服的概念，即利用视觉传感器获取的图像作为反馈信息，构成对象末端执行器的位置闭环控制，如图1.1所示。这种系统可以提高研究对象定位和跟踪精度，从而避免模型中存在的不确定性。

视觉伺服技术是一门正受到越来越多关注的技术。我们中的大多数人都是通过视觉、听觉和嗅觉等感知器官认知周围的世界。而根据调查，我们所得到的信息有高达80%都是通过视觉感知的，所以可以说视觉是我们最重要的感知功能。机器视觉则是研究通过计算机来模拟我们的视觉功能。它可以自动对周围图像进行获取和分析，来获得一组数据描述某个景象或者对某个动作进行操控。而机器视觉技术的迅速发展也推动了视觉伺服技术的发展。视觉伺服是机器视觉和控制策略等其他理论融合的一项技术。它的目的是自动获取和分析图像从而实现对系统的控制。因此，视觉伺服是利用了机器视觉的原理，快速对直接得到的图像反馈信息进行图像处理，然后在尽可能短的时间里发送反馈信息，从而构成闭环控制[4]。

视觉伺服技术在图像信息采集中表现出极大的优势。和人眼相比，视觉传感器不会感受到疲劳，测量的精度更高，且获取信息的速度更快。它最大的优点是，在需要探测风险较高环境和肉眼难以发现的物体时，它可以利用红外线、X射线、超声波、紫外线等探测技术对其进行感知。这些优势使得视觉伺服技术有宽广的应用领域和很高的应用价值。比如在环境恶劣的焊接工业领域，焊接过程会产生对人体有害的气体和光线辐射，采用自动焊接机伺服控制系统就可以解决这些问题，既不用担心安全问题，又能够保证产品质量和生产效率，此外，在工业控制领域，视觉伺服技术还可以应用于定位生产线上的被加工部件。在精度要求极高的医学领域，可以利用视觉伺服技术来辅助医生进行高难度的手术，根据机器视觉的优势，可以通过核磁共振、射线等对需要手术的部位做出具体的分析与准确定位，然后操控机械手术刀经行手术操作，完成高精度的手术，同时可以减轻手术的风险，并且可以把手术创口控制在最小。在交通管理领域，视觉伺服技术可以用于识别车辆，并且可以向交通管理部门与指挥系统反馈有关的信息。在安防、闭路电视监控领域，视觉伺服技术能够监控复杂的场景、及时发现紧急突发事件、识别对象身份、跟踪可疑对象，因此可以大幅降低发生危险事件的概率并且能够提升监控的效率。在军事领域，视觉伺服技术同样有着广泛的应用，比如军事技术中的无人驾驶技术，这项技术通过各种传感器来得到当前的环境信息，而视觉传感器是其最重要也是最主要的信息来源，通过得到的信息可以对当前所处的环境作出分析和判断，从而对无人驾驶坦克、无人驾驶飞机等进行控制。而视觉伺服技术最重要的应用是在机器人视觉领域，由于视觉传感器具备算法简便、可靠度高、信息丰富、成本低廉等优势，在机器人控制系统中有着广泛的应用，并且正逐渐发展为机器人领域的最受关注的研究方向，它的工作原理就是通过视觉传感器对机器人关于目标体的相对位置姿态或机器人本身当前的位置姿态进行间接检测，然后以此为基础完成机器人的轨迹跟踪或者定位控制。综上，视觉伺服技术的产生及应用使得工业生产自动化的水平大大提高了，人类劳动力得到了解放，而且，我们的生活水平也有了很大的改善。