以大型光学模块转运时基于视觉的位姿测量为背景，利用目标底部同一平面的两个圆特征，针对大目标近距离对接时的环境限制，提出一种基于距离和角度约束的多相机非共视场位姿检测方法。对接时球头与锥孔正确对接，将两个相机分别固定于球头机构的内部后采集锥孔边缘的圆特征，利用非共视场成像的多相机标定获取两相机位置关系，融合多个相机的位姿信息，利用两圆共面和两相机位置关系约束剔除空间圆位姿解算时的虚假解。实验验证了该方法的精度，在 1140 mm的工作距离时，圆边缘特征的姿态角误差小于 0.5°，圆心的计算误差小于 1.0 mm，实验结果表明该方法可准确计算位姿，结果可靠有效，在大目标近距离位姿测量时具有明显实用性。

为了有效解决单圆特征目标位姿解存在二义性的问题，提出了基于角度约束的目标位姿虚假解的消除方法。在相机标定好的前提下，在水平面上平移相机系统获得两幅或两幅以上具有圆特征的目标物图像，以圆形特征目标物的真实姿态角在相机坐标系下保持不变作为约束，可以有效剔除虚假解。可将该方法应用于末端安装摄像机的工业机器人，操控机器人做已知的平移运动从而有效剔除圆特征目标位姿的虚假解。通过实验验证，圆特征目标姿态角的绝对误差小于0.5°，然后可通过真实姿态选出对应目标的真实位置。该方法简单易行，不需要额外的高昂设备就能精确地定位出物体的真实位姿，成功率可达100％。

通过增加常见的点特征为位姿测量提供空间几何约束,分析利用圆形目标和与之异面的特征点进行单目视觉定位时位姿解个数的情况.以光心和特征点位于圆平面两侧为前提条件,运用几何方法证明了特征点与光心和圆平面的相对位置决定了位姿解的个数,并求出唯一位姿解和两组位姿解时光心、圆平面和特征点的位置关系,提出了基于圆特征和异面点特征的位姿求解算法,实现了6维位姿量测量,仿真实验和实物实验结果验证了算法的有效性和准确性.

为了准确描述工业CT图像中的圆形结构, 提出一种基于多尺度几何分析工具Arclet的圆测量算法。首先, 通过分析单尺度Arclet基函数间的空间关系, 设计了单尺度快速Arclet数字变换算法; 基于该Arclet数字变换, 提取出单尺度上的候选圆特征。然后, 考虑Arclet相邻尺度基函数间的空间关系并结合多尺度四叉树结构, 按照从根到叶的方向, 依次对相邻尺度间的候选圆特征进行取舍。最后, 融合各尺度剩余的候选圆特征, 得到提取结果, 并根据提取结果计算出半径等圆参数。基于实际工业CT图像进行了圆测量试验, 结果表明, 最大半径绝对误差的绝对值<0.1 mm, 最大半径相对误差的绝对值<0.5%; 即使对原工业CT图像引入不同强度的高斯噪声, 测量结果依然满足要求。本文提出的工业CT图像圆测量算法对噪声干扰具有很好的抑制能力, 能满足准确描述工业CT图像中圆形结构的要求。

为了探索海洋资源，必须对水下目标进行精确定位。提出了一种利用单目视觉进行水下圆目标三维位姿检测的方法。该方法仅需要单摄像机拍摄的一幅水下图像，便能从中快速地识别出圆特征，并对水下光折射造成的图像畸变进行补偿，从而估计圆目标的三维方向和位置。实验表明，利用该方法对水下圆柱体目标的方向检测误差为1.33%，位置检测误差为4.37%；通过移动和重定位该圆柱物体，证实了该方法的稳定性。

空间飞行器上普遍具有星箭对接环部件，可以提供单圆特征，但基于单个空间圆的单目视觉位姿估计有两个位姿解，无法应用到实际工程中。为了有效剔除虚假解的干扰，利用对接环平面外一参考点到圆心距离的欧氏不变性作为约束，提出一种虚假解剔除方法，给出了在该约束条件下有唯一解的证明，并对位姿求解方法进行了误差仿真分析，给出了提高测量精度的可行策略。根据空间圆在图像上的投影计算出空间圆位姿的两个解；利用参考点到圆心的距离已知且不变作为约束剔除虚假解，得到星箭对接环的真实位姿；对该方法的有效性进行了仿真和实验验证。实验结果表明，该方法可有效剔除虚假解，计算过程简单，结果稳定可靠，对接环圆心计算误差小于0.5%，姿态角误差小于0.8°。

提出了利用工业对象表面共面圆进行相机位姿跟踪的解决方案。首先，利用共面圆构建对象坐标系；用扩展卡尔曼滤波器预测相机位姿限定椭圆轮廓点搜索的位置及范围，计算梯度归一化互相关系数来形成轮廓点候选数据集；然后，剔除候选数据集中的野值，用最大似然估计法进行高精度椭圆拟合；最后，根据二次曲线的射影理论计算相机位姿并更新滤波器的状态。实验表明，本文方法跟踪相机位姿的最大误差角度为1.4°，平移为3.5 mm，跟踪速度为10~12 frame/s，满足工业增强现实中相机位姿跟踪的应用需求。