近年来，计算机视觉在各个领域得到了广泛的应用。本文的研究的主要目的是将计算机视觉引入到自动化生产线上，用以来引导机械手完成对工件的抓取或装配工作。计算机视觉在该生产线上的主要作用是完成对工件的位姿信息的获取，即对目标工件进行定位，计算机视觉的引入极大的提高了系统的自动化程度。本文采用的是单目视觉系统，该系统相对于双目视觉系统和多目视觉系统具有结构简单、价格便宜、易于标定等优点。针对在实际应用中摄像机的位置是固定的还是随着机械手的运动而运动本文介绍了两种定位算法。当摄像机的位置固定时，定位算法是基于单帧图像的；当摄像机的位置不固定时定位算法是基于两帧图像的。在实际应用中可以灵活的选择不同的算法。本论文完成的工作主要包括以下几个方面：针对不同的应用环境，研究了了两种单目视觉定位算法。分别针对摄像机位置固定的情况和摄像机位置不固定的情况。并分别给出了两种算法的计算流程，最后进行了实验验证了这两种方法的可行性。在传统対极几何中基本矩阵的求解方法的基础上，提出了一种最优匹配点迭代最小化算法来求解基本矩阵，在很大程度上提高的基本矩阵的求解精度，使定位精度得到提高。介绍了几种图像处理的一些知识：背景减除法、阈值分割、边缘提取、腐蚀、膨胀等，并应用到单目视觉系统的图像处理模块中，取得了良好的结果。对传统SIFT算法进行了改进，用Canny边缘提取和Harris角点检测的算法相结合的方法来替代SIFT算法中特征点检测的部分，在很大程度上提高了该算法的计算速度，是该算法在应用中能更好的符合系统的实时性的要求。