航空航天器、大型望远镜、加速器等高端装备的制造,对大型构件的形貌、尺寸、位置和姿态等三维几何参量精密测量的需求日益提高。现有测量设备的测量模式、测量精度已不能满足大型构件三维几何参量精密测量的需求,迫切需要研发大型构件三维几何参量精密测量仪,满足大型构件三维几何参量高精度测量的需求。被测目标的位姿估计是大型构件三维几何参量精密测量仪快速、准确瞄准关键测量点的基础,准确的位姿估计能够有效提高测量的精度。常用的球形角锥棱镜无纹理被测目标具有表面光滑、易反光、无特定视觉特征的特点,且工业应用场景背景杂乱,光照变化,成像系统离焦模糊和运动模糊,以及镜面高光和部分遮挡等,直接影响无纹理被测目标位姿估计的精度,因此,研究复杂场景下无纹理被测目标位姿估计方法,为三维几何参量精密测量仪的瞄准单元提供准确的位姿信息,具有重要的理论意义和应用价值。本文在分析无纹理被测目标位姿估计方法的基础上,研究了复杂场景下无纹理被测目标位姿估计方法,主要完成以下研究工作:1、针对复杂场景下无纹理被测目标的检测,提出了一种基于扭曲分层模板树的无纹理被测目标检测方法。该方法首先利用Open GL虚拟仿真无纹理目标在不同视点下的图像,构建记忆化的累积梯度方向编码的模板集;然后结合不同模板的视点先验知识,建立基于先验知识和特征相似度的扭曲分层模板树;最后综合模板匹配和稀疏表示实现无纹理被测目标检测,并为被测目标图像复原和位姿估计提供了目标区域和初始位姿,具有更高的鲁棒性和准确性。2、针对离焦模糊、相对运动模糊和镜面高光引起的无纹理被测目标图像混合退化,提出了一种基于混合退化模型的无纹理被测目标图像复原方法。该方法首先综合二色反射模型和模糊退化模型,建立混合退化模型;然后利用目标检测所得的位姿参数,构建梯度方向先验约束函数并估计模糊核,引入引导滤波抑制解模糊的振铃效应,实现无纹理被测目标图像解模糊;最后在目标检测所得目标区域内,检测镜面高光,利用邻近亮度约束实现镜面高光分离,获得复原图像,为位姿估计提供高质量的图像。3、针对复杂场景下无纹理被测目标的位姿估计,提出了一种基于多重约束搜索的无纹理被测目标位姿估计方法。该方法首先以无纹理被测目标检测获得的初始位姿为基础,在投影轮廓的垂线上搜索候选点;然后综合考虑边缘方向和区域直方图约束,构建多目标约束搜索相关点函数,在候选点集中搜索相关点;最后加权迭代优化实现无纹理被测目标位姿估计,具有较高的位姿估计精度。4、构建了无纹理被测目标位姿估计实验系统,给出了系统的硬件组成和软件架构,开发了无纹理被测目标检测和位姿估计算法和模块,并对所提方法进行了验证。所开发的无纹理被测目标检测和位姿估计算法模块能够应用集成于大型构件三维几何参量精密测量仪的瞄准单元,为快速、准确瞄准被测目标提供了支撑。本文所提出的复杂场景下无纹理被测目标位姿估计方法,能够在杂乱背景、光照变化、离焦模糊和运动模糊、镜面高光和部分遮挡下实现球形角锥棱镜无纹理被测目标准确的位姿估计;所开发的无纹理被测目标检测和位姿估计算法模块能够集成于三维几何参量精密测量仪的瞄准单元,支撑了测量仪原理样机的研发。