基于机器视觉的跟踪测量技术是机器视觉技术和跟踪控制技术的有机结合。由传统技术设计的跟踪系统需要人工手动引导,效率低,精度不高,难以满足数字化与自动化的需求。机器视觉作为一项综合检测技术,在跟踪系统中利用CCD(Charge-coupled Device)摄像机捕捉目标图像,通过图像处理技术,得到与目标相关的信息。这种非接触式测量手段结合直流电机控制技术能有效提高跟踪系统的稳定性和智能化程度。本课题对基于机器视觉的跟踪测量技术的国内外发展现状进行了综述,并对基于该技术的跟踪系统做了总体设计。为了避免跟踪仪脱靶引发的由人工手动复位,研究设计了基于机器视觉的粗跟踪系统,并研究了目标图像处理和识别算法以及标定了摄像机和转台之间的对应关系。跟踪系统中有较大的数据交互,为了满足实时性要求,开发了基于高性能DSP架构的控制与采集系统,并以此完成了精跟踪系统的设计。对直流有刷电机工作原理进行详细分析,建立了电机的数学模型并完成驱动系统的建模。在理论分析的基础上,开发设计了性能可靠的直流电机驱动器并设计了连通数字系统与模拟系统的控制信号转换系统。搭建了基于机器视觉的跟踪测量系统的实验平台,开展了实验验证,并对得到的实验数据进行分析。实验结果表明了基于机器视觉的跟踪测量系统的可行性。