针对现今非接触眼科测量仪器对焦对准速度慢、通用性差和操作复杂的问题，搭建了应用于眼科测量仪器的人眼自动对焦及瞳孔中心自动对准系统，并提出了基于四邻域-多方向两级梯度函数的自动对焦算法以及融合卷积神经网络智能感兴趣区域（ROI）窗口的瞳孔中心定位算法。通过实验实拍人眼离焦图像序列及人眼图像测试集，分别对提出的两个算法进行验证。结果显示：所提出的自动对焦算法的平均计算时间约为13 ms，清晰度比率为93.531，优于6种传统的评价算法；所提出的瞳孔中心定位算法的平均计算时间为10.2 ms，准确度为97.14%，相比Hough法、改进Hough法有较大的性能提升。实验结果证明所搭建的系统能够满足眼生物参数测量的准确性、实时性和鲁棒性要求，提升了仪器的自动化水平，有助于眼科测量仪器的智能化发展。