随着近年来工业信息化的革新以及智能化浪潮的席卷,自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle:AUV）以及无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle:USV）的发展得到高度重视,并朝着智能化方向不断迈进。这类海洋无人系统具有自动化程度高、灵活性好、作业时间长等特点,可以在特定或大范围海域代替人类执行诸多耗时性、重复性和危险性任务。其中,AUV和USV的快速布放与回收作为海洋无人系统研究中的重要环节,关系着系统作业效率、成本与安全等多个方面,因此,对于这类智能海洋无人系统自主对接回收技术的研究具有重要价值。基于上述背景,本文以AUV和USV的自主回收为出发点,将这类系统的终端对接回收任务作为具体研究目标,提出基于机器视觉的海洋无人系统自主对接回收任务解决方案与系统实现,结合具体平台开展水面自主对接验证试验和水下自主对接验证试验,为海洋无人系统的自主对接回收研究提供了参考。首先,针对基于视觉导引的自主对接回收这一核心目标,在介绍了对接系统概述的基础上提出通用的对接回收视觉伺服系统架构。围绕实现对接任务需要的预备知识,进行了相机模型和图像预处理技术的原理介绍。其中,对水面对接可能面临的雾天场景,采用了基于暗通道先验与透射率补偿的改进去雾方法,实现雾天自动判别与雾天图像自动复原。其次,通过分析水面水下对接场景的不同特点及对目标检测的不同需求,分别采用不同的技术方案实现对接目标检测。针对水下对接回收场景,采用结合方向梯度直方图特征（Histogram of Oriented Gradient:HOG）和支持向量机（Support Vector Machine:SVM）的水下对接坞站实时检测方法;针对背景更加复杂的水面对接回收场景,提出基于YOLO（You Only Look Once）和颜色阈值分割的改进水面对接目标检测方法,大大提高了目标检测的精度。接着,在实现对接目标检测的基础上,结合对接目标的不同特点,研究了各自的位姿估计方法。通过相机标定实现相机内参求取和定位解算前畸变图像的矫正;针对水下对接,设计水下目标光源提取方法和光源一致性匹配策略,在2D-3D点对正确匹配的情况下,根据EPn P算法求解对接装置和AUV之间的相对位姿;针对水面对接,根据精确的目标检测结果信息并结合单目相机成像模型,提出水面对接目标的快速定位方法。最后,设计了相关试验进行本文研究结果的验证。试验前分别针对不同试验平台开发了水面、水下视觉伺服对接控制软件系统;在拖拽水池中进行了基于机器视觉的水下自主对接回收试验,验证了水下对接系统的有效性和可靠性;在动态海洋环境下测试了水面自主对接回收系统的目标检测效果和定位精度,并开展了水面模拟对接试验,验证了水面自主对接回收系统视觉引导与视觉伺服控制部分的有效性。