基于计算机视觉的三维测量在航空制造、天文导航、汽车研发等领域都有广泛应用。本文深入探讨了基于视觉的空间位姿实时测量系统研发的光靶点定位问题，其中重点开展了二维高斯分布型光斑的获取和中心精确定位方面的研究。从理论上分析了高斯型光斑的形成原理并设计构建了相关的系统硬件，针对光斑中心定位提出了新的高斯曲面解析算法，同时对中心定位算法系统误差的来源和补偿问题进行了论述。本文主要的研究内容和所取得的成果如下：1，结合飞机装配过程中的基准面校准问题，深入研究了基于单目视觉的靶板空间位姿动态测量中的光靶点中心定位问题，对测量的基本原理、算法流程和关键设备等做了详细论述。设计了实验系统组件，包括红外光靶点、定尺寸圆形光圈和靶板等。2，从相机成像原理出发，经理论分析说明离焦拍摄和圆孔衍射是点光源在图像上的光斑灰度分布近似符合二维高斯分布的根本原因。基于上述结论，本文推导出临界衍射光圈的尺寸计算公式，制作了定尺寸的圆形光圈，结合镜头、相机、红外发光二极管，并借助电源控制系统设计出一套可用于视觉测量的理想高斯型光斑获取装置。3，在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的光斑中心定位算法——高斯曲面解析法。该算法综合利用提取窗口内所有像素的灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置。与传统高斯曲面拟合法相比，本文提出的方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率提高了278倍以上，在卫星导航、视觉测量、天文观测等领域拥有广阔的应用前景。4，通过深入研究面阵CCD成像原理以及光斑中心定位算法的数学模型，从理论上分析了光斑中心定位算法的系统误差来源，主要包括：①面阵CCD成像不能完全准确的反映发光二极管的亮度分布，②中心定位算法所依据的数学模型和真实的灰度分布模型之间有差异，③面阵CCD成像的像素离散化。通过实验的方法，估测出六种中心定位算法系统误差的分布规律，并给出了相应的补偿方法。