针对卫星特殊部件的装配需求，为了使机器人具有适用不同工况的柔性并在卫星多变的装配工况中获得较高的应用效率，本文研究视觉引导与力反馈控制下的机器人装配技术，给出一种视觉与力觉结合的机器人装配方案: 在装配孔位安装辅助销钉，通过视觉引导将部件引导至销钉的锥面导向范围内，而后在销钉导向下对机器人采用力反馈控制，实现工件的准确装配到位。采用红外相机结合合作靶标的方式实现稳定地视觉识别与目标定位，设计了探针式测量工具，并给出测量方法，实现了目标点位的柔性便捷测量。给出了一种已知空间对应点对条件下，求位姿变换矩阵及机器人目标位姿的计算方法。采用力/位混合控制方法实现柔顺销钉导向控制。实验结果表明: 装配对应孔位的测量匹配误差在2.9 mm以内，机器人在视觉引导下，可以将工件运送至销钉的导向范围内，并在销钉导向及力反馈控制下将工件准确装配到位，力控制阈值为30 N。证明了本文所采用的技术可以满足卫星部件装配的工程实施要求。

三坐标测量机（CMM）是坐标测量技术中高效率的精密测量系统，随着超精密加工技术的发展，对三坐标测量机测量精度的要求越来越高。考虑到三坐标测量机在测量过程中的弱刚体性状态，提出了一种基于激光追踪仪多站位测量的三坐标测量机空域坐标修正方法。首先建立激光追踪仪多站位测量系统，然后利用激光追踪仪的高精度干涉测长值对被测空域内的三坐标测量机待测点坐标进行修正，最后利用三线性插值方法对三坐标测量机的被测空域坐标进行修正。仿真实验结果表明利用所提出的空域坐标修正方法得到的标准球直径标准差均值为0.098 μm，小于三坐标测量机直接测量得到的标准差均值0.118 μm，验证了所提出的方法可以有效提高三坐标测量机空域坐标精度。

提出一种利用共线的标定特征点确定线阵相机内参的方法。所有标定特征点均在线阵相机的视平面内。首先，标定过程中对标定特征点逐一成像，直接得到标定特征点和其对应像点，解决了空间标定点与像点的对应问题；其次，通过数学建模得到线阵相机的成像模型，联立多个位置处的成像模型解算出相机内参；最后，对影响线阵相机标定的因素进行分析及实验验证。理论分析和实验结果表明，文中的线阵相机标定方法简单灵活，无需制作精密的靶标，可获得大量标定点，提高了线阵相机标定的准确性和稳定性，实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.37 pixel。

由于近景摄影测量具有测量范围广、精度高和效率高等优点，其在大尺寸精密测量任务中承担越来越重要的角色。其中，基于平差优化的自标定测量模型是保证该方法实现高精度测量的重要原因。然而，随着越来越多的商业级单反相机应用到三维空间测量，发现其测量精度与专业相机相比有一定差距。经过大量分析发现，除了相机本身原因外，自标定模型过多地依赖相机内部参数，尤其是畸变参数，是导致测量精度降低的重要原因。为了降低参数化模型对测量结果的影响，提出一种不依赖相机内部参数的摄影测量方法。结合垂线法和Zeiss实验室标定方法，设计了一种针对大视场相机的非参数标定方法。经过不同图像间同名点匹配和平差初值确定后，便可建立基于角度信息的非参数测量模型。结合平差优化算法，完成对空间被测点三维坐标的精确解算。经过与传统摄影测量结果比对，证明该方法可以有效提高大视场单反相机的摄影测量精度。

移动视觉测量中大量非编码点粘贴在被测物表面。由于图像点在不同站位图像中形状相似，因此无法提供足够多的信息来对其进行分类识别，匹配不同图像间的非编码点是移动视觉测量中的一项重要任务。大量研究证明，极线匹配方法是实现图像点匹配的有效方法。然而移动视觉测量的相机是未经过标定的，在利用极线匹配方法时，图像畸变会使基本矩阵求解精度较低，从而导致大量误匹配情况出现。为了解决该问题，提出一种基于空间交会的非编码点匹配方法。该方法通过不同图像间编码点的自动匹配，结合平差优化算法初步获取各站位的内外参数。然后利用这些参数将二维图像点重投影成对应的三维空间直线，在空间中利用直线间的交会关系确定图像匹配点。大量实验证明，该方法可以比极线匹配方法寻找更多的匹配点，更适合用于移动视觉测量。