三维物体姿态估计与跟踪是机器视觉技术的重点研究方向之一,广泛应用于辅助装配、装配监控等,因此对三维物体姿态估计方法进行研究具有重要意义。本文针对零部件目标姿态估计与跟踪问题,设计了基于虚拟场景训练的零部件姿态估计与跟踪方法,该方法具有实验效率高、参数易于调试等优势。采用计算机图形学技术构建逼真的虚拟场景,在虚拟场景内生成模板姿态库并进行姿态估计与跟踪方法研究,重点研究基于虚拟场景的仿真数据生成、目标区域分割、目标姿态估计与跟踪等方法。完成的工作如下:（1）针对模板姿态库生成效率低、模型实际旋转姿态数据难以准确获取等问题,本文借助虚拟现实技术与计算机图形学技术在虚拟场景内准确、快速地生成模板姿态库,提取姿态图的d Hash全局特征,建立特征库的K-D树索引。（2）研究了基于特征匹配与点云聚类的零部件分割方法。首先对ORB特征提取方法进行改进,将原始8层高斯金字塔改进为4层提取视图的局部特征并计算特征描述,基于GMS特征匹配对视图中的零部件进行识别,然后基于点云数据对视图物体进行聚类,最后结合识别结果分割出目标零部件所在的区域。（3）研究了基于图像特征与点云配准的零部件姿态估计方法。设计了基于粗、精两级匹配的姿态估计方法,粗匹配阶段基于姿态视图库搜索距离最近的多个姿态,基于模型边缘的PCA主方向特征匹配筛选初步姿态;精匹配阶段基于特征匹配筛选特征点集,结合尺度ICP点云配准对初步姿态进行优化,设置匹配对应点数量与迭代次数等参数,提高姿态估计方法的实时性与估计精度。（4）研究了基于绝对估计与相对估计的零部件姿态跟踪方法。融合绝对估计与相对估计完成目标零部件的姿态估计与跟踪,设置连续帧参数优化姿态估计与跟踪结果,提高系统的实时性。最后通过本文构建的虚拟场景训练了姿态估计与跟踪方法,在虚拟场景内完成了目标零部件的姿态估计与跟踪方法测试,结果表明本文基于虚拟场景训练的姿态估计与跟踪方法能正确地识别目标物体的姿态。