O objetivo deste projeto de dissertação consistiu no design, implementação e validação de um sistema de visão para aplicação no robô antropomórfico ARoS (Anthropomorphic Robotic System) no contexto da execução autónoma de tarefas de interação e colaboração com humanos. Foram exploradas três vertentes essenciais numa perspetiva de interação natural e eficiente entre robô e humano: o reconhecimento de objetos, gestos e expressões faciais. O reconhecimento de objetos, pois o robô deve estar a par do ambiente que o rodeia de modo a poder interagir com o parceiro humano. Foi implementado um sistema de reconhecimento híbrido assente em duas abordagens distintas: caraterísticas globais e caraterísticas locais. Para a abordagem baseada em caraterísticas globais usaram-se os momentos invariantes de Hu. Para a abordagem baseada em caraterísticas locais exploraram-se vários métodos de deteção e descrição de caraterísticas locais, selecionando-se o SURF (Speeded Up Robust Features) para uma implementação final. O sistema devolve, também, a localização espacial dos objetos, recorrendo a um sistema de visão estereoscópico. O reconhecimento de gestos, na medida em que estes podem fornecer informação acerca das intenções do humano, podendo o robô agir em concordância após a interpretação dos mesmos. Para a deteção da mão recorreu-se à deteção por cor e para a extração de caraterísticas da mesma recorreu-se aos momentos invariantes de Hu. A classificação dos gestos é feita através da verificação dos momentos invariantes de Hu complementada por uma análise da segmentação resultante da Convex Hull. Por último, o reconhecimento de expressões faciais, visto que estas podem indicar o estado emocional do humano. Tal como em relação aos gestos, o reconhecimento de expressões faciais e consequente aferição do estado emocional permite ao robô agir em concordância, podendo mesmo alterar o rumo da ação que vinha a efetuar. Foi desenvolvido um software de análise de robustez para avaliar o sistema previamente criado (FaceCoder) e, com base nesses resultados, foram introduzidas algumas alterações relevantes no sistema FaceCoder.