单目视觉作为视觉技术的一个重要分支,以其结构简单、成本低廉、测量精度高、测量速度快等优势,在工业自动化、医学、航空航天等领域应用越来越广泛。然而目前,大型构件(如机车、高铁)的表面检测和打磨加工仍然主要由人工来完成,该方式效率低下,且作业环境恶劣。为此,本文针对基于单目视觉的大构件表面特征3D定位技术,从表面特征区域提取、摄像机手眼标定、摄像机位姿估计三个方面进行了相关研究。首先,在表面特征区域提取方面,依据图像预处理、图像分割算法成功提取出了大构件表面特征区域像素坐标。其次,针对摄像机手眼标定,采用了对偶四元数理论,通过线性最小二乘法同时求解出手眼矩阵中的位移项和旋转项,减少了分步求解中的累计误差。最后,在基于对极几何、基于PnP、基于平面靶标等常用的摄像机姿态估计方法研究的基础上,提出了一种应用于大平面的摄像机位姿估计方法。该方法不仅具有更高的适用性,还可以提高生产效率。另外,为了克服单目视觉的固有缺陷,提出了一种新的摄像机位姿估计算法,解决了基于单目视觉的大曲面表面特征3D定位难题。该算法结合了ICP和基于逆映射的位姿估计思想,可以高效地求解出特征点三维坐标以及摄像机位姿。最后,本文分别完成了对大平面、大曲面的算法框架搭建以及实物测试,并对实验误差进行了详细分析。结果表明,文中所提算法能够满足实际应用要求,提高生产智能化水平。