基于显微视觉的位姿测量技术在各种微操作任务中发挥着重要的作用,可作为闭环控制系统中的反馈环节。由于视觉测量模块具有非接触及非破坏性的优势,因此在微装配系统中常用于微零件的几何尺寸、表面缺陷和空间位姿测量。随着微加工与微装配技术的进步,产品的迭代周期缩短,要求位姿测量算法更适合于小批量、多品种的微小对象微操作任务。然而当前广泛使用的位姿测量技术通常是对已知几何结构的目标定制图像处理算法流程,一旦目标或背景发生变化就需要重新编制检测流程,算法可迁移性差。为提高位姿检测技术的精度和灵活性,本文基于判别相关滤波器模型提出了一种微结构特征位姿检测算法,主要包含一个方向检测模块和一个位置检测模块。两模块通过几何变换解耦技术实现分割独立,并通过互补校正机制组合联系,可依次迭代求解方向和位置两个子问题。首先,对微结构特征方向检测模块进行设计。模块中主要包括图像预处理、频谱特征提取、训练方向检测相关滤波器和方向检测等图像处理步骤。基于傅里叶-梅林变换提取具有平移不变性的频谱特征,并通过多通道核化相关滤波器实现目标旋转量的快速检测。特征信号的循环移位与相关滤波的密集循环采样相一致。其次,对方向检测误差的来源进行分析。由于离散傅里叶变换存在高频混叠现象,因此傅里叶变换与图像之间的旋转交换性不完全成立,从而在提取的频谱特征中引入噪声。而高分辨率的方向检测依赖于图像样本的高频成分,这与弱化高频噪声相矛盾,因此限制了方向检测精度的进一步提升。然后,对微结构特征位置检测模块进行设计。模块中主要包括样本方向校正、连续化特征图提取、训练位置检测相关滤波器和位置检测等图像处理步骤。通过样本校正和组合HOG/IC多通道特征,建立了鲁棒的外观模型。利用连续化的特征图训练了连续化的相关滤波器,并采用粗-精两步定位策略,实现亚网格级的位置检测分辨率。最后,对算法模型进行参数优化与性能测试。设计了位置检测相关滤波器的训练策略,并选取了合适的特征图元胞尺寸。利用建立的显微图像序列数据集,定性和定量分析了互补校正机制对旋转目标检测的稳定性的影响。同时测试了连续化卷积算子对位姿检测精度的影响,算法实现了低于1.00μm的位置检测精度和约为0.20°的方向检测精度。相比于现有的其他方法,该算法表现出良好的位姿检测能力,并尝试应用在转台轴心的定位补偿中。