三坐标测量机是现代制造业中的精密测量设备之一，其检测过程的自动化和智能化将会给三坐标测量机带来广阔的运用空间，使其能够更好的适应制造业快速发展的需求，因此实现并改进三坐标测量机的智能化和自动化是新一代三坐标测量机的主要发展趋向。零件位姿自动识别功能是智能三坐标测量机的关键技术之一，也是实现智能检测的前提。通过利用视觉系统对被测零件进行成像从而确定零件的放置方式、位置和姿态，是实现零件位姿自动识别最为重要的方法之一。本论文是国家科学自然项目（复杂零件的测量信息生成与获取机制及其智能三坐标测量关键技术研究，项目编号：51075119）的子课题，主要工作包括以下几个方面：1)利用三坐标测量机能高精度平移的特性建立了单摄像机立体视觉系统。明确识别系统的主要任务以及选用此系统模型进行零件位姿识别的原理及优点。2)摄像机标定。摄像机标定是视觉检测系统研究的重点问题之一。研究了单摄像机立体视觉标定方法，此标定过程只需对摄像机的内外参数标定一次，简化了标定过程，降低了标定工作量。3)图像处理。对摄像机采集到的图像进行滤波，二值化，边缘检测等操作，最终提取零件完整边缘轮廓。4)基于组合不变矩的BP神经网络零件模式识别。采用组合不变矩特征，包括HU矩、仿射不变矩、归一化转动惯量，并用主成分分析法进行特征选择，用BP神经网络对零件放置方式进行识别。5)立体匹配。提出了一种基于边缘图像质心平移的立体匹配方法，在进行立体匹配时，先提取零件图像的边缘质心坐标，然后利用两幅边缘图像质心的偏移距离作为约束条件寻找对应的特征匹配点，完成平行双目视觉立体匹配。6)零件位姿识别。利用立体视觉三维重建获得的信息与零件CAD模型中的信息，通过求解两坐标系之间的转换关系，最终实现了零件在CMM中放置位置和方向的自动识别功能。论文在零件位姿识别系统结构，摄像机标定、图像处理、零件模式识别、立体匹配和零件位姿计算方面进行了理论分析和实验研究，提出了一些新的方法。这些工作为使系统如何进一步提高精度、简化位姿识别过程奠定了一定的基础。