3C产品的自动化装配中存在大量涉及六自由度调整的动作。传统2D视觉拍摄精度高、处理速度快,但侧重于平面位姿的估计,对三维位姿估计的研究并不充分;通过3D视觉传感器获取点云数据进行位姿估计的方法耗时极长,难以满足工业需求。因此,本文针对3C部件模型,借助传统2D视觉高精度与小计算量的优点,考虑通过多2D相机系统实现可行的高精度三维位姿估计。本文采用三个工业2D相机按正交方式布局构建多相机系统,分别拍摄获取3C部件不同特征的图像进行位姿估计,将整体部件高精度位姿估计问题转化为分析获取单个相机优势估计参数值并进行融合的问题。本文框架中,通过对常见位姿估计算法的仿真分析,验证迭代式Pn P算法可在时间与精度方面较好满足课题需求;建立单2D相机位姿估计的误差分析模型,估算误差来源并探究其对精度的影响程度,得出在单2D相机位姿估计中存在优势估计参数项与劣势估计参数项的结论;此后结合3C部件尺寸特征,论证在3C装配产线实现多相机融合位姿估计的可行性,又对所需的人工标志点选择进行讨论以及对整体特征的布局进行设计;针对2D相机进行位姿估计所依赖的图像提取精度问题,对选择的同心圆标志点提出ELSDc粗检测-Zernike矩亚像素检测-最小二乘椭圆拟合的图像处理优化流程,考虑到二维图像在透视投影下产生的中心投影偏差现象,结合透视投影模型与同心圆性质进行补偿,最终实现特征点的准确提取并输入到位姿估计算法,搭建Blender渲染平台对单2D相机位姿估计系统的性能进行仿真验证;完成上述分析与优化后,介绍常见多相机系统与标定方法,考虑基于坐标系转换的方案对多相机系统的估计结果进行融合,通过仿真对多2D相机系统进行位姿估计的性能进行分析并与单2D相机结果进行了对比;最后设计实验对所提出的整体框架进行验证。实验表明,位姿估计结果的平移误差在0.2 mm内,旋转误差在0.3°内,耗时不超过2 s,基本实现对3C部件高精度三维位姿估计的预期目标。