精密二维平台广泛应用于精密和超精密的制造和测量领域,并且其运动精度决定着制造和测量精度。定位误差作为评定平台运动精度的主要指标,对其进行标定是非常重要的。现有平台定位误差测量方法中,光学测量方法精度最高,但是测量仪器价格昂贵。视觉测量方法大都需要某种形式的标定物来提供可识别的特征,比如具有网格特征的标定板。图像配准的应用是近年来研究的热点,其大致分为基于灰度（自相关）和基于特征的两类配准方法。研究人员应用图像自相关法测量平台定位误差。该方法不再依赖于特定形式的标定物,但是受限于相机视域的大小,不适合大范围测量。本文尝试应用基于特征的图像配准方法来测量平台定位误差。本文提出了一种基于图像配准的精密二维平台定位误差测量方法。针对视觉测量方法需要网格特征标定板的限制,本文方法采用一个具有丰富任意纹理的平面进行平台定位误差的测量。利用图像特征点来表征物体表面的固有特征,因此纹理平面不需要任何可识别的人为标记。纹理平面平铺在精密二维平台上,相机获取纹理平面的序列图像,然后通过相邻图像间的两两配准,获得当前平台的位置,从而分离出平台的定位误差并使得测量范围不受相机视域限制。图像配准过程中,本文选用SIFT方法提取图像特征点,然后通过RANSAC方法去除误匹配的特征点对,并计算图像间的配准矩阵。通过与多种特征点提取方法的对比,揭示了SIFT方法在定位误差测量的过程中具有最好的测量准确性。在对比实验中发现,通过图像间两两配准的方式来获取平台位置会导致测量误差的累积。针对图像配准带来的误差累积问题,采用光束平差法进行定位误差的全局优化,并利用稀疏LM算法快速求解光束平差法的目标函数。存在噪声的仿真实验中,定位误差全局优化后,0-40mm测量范围,最大的测量误差小于0.3μm。本文方法依赖于对相机的精确标定。基于实验室现有条件和图像配准,提出了一种相机标定方法。在相机标定过程中,通过合并相机参数,极大的减少了计算量。坐标测量机上的精密二维平台定位误差测量实验中,在0-100mm的测量范围内,最大的测量误差为3.23μm,测量不确定性为1.31μm,表明了本文方法可实现高精度的测量。基于图像配准,本文方法采用任意纹理平面进行定位误差的测量,摆脱了对特定形式标定物和相机视域的限制,而且操作简单方便。