我国石油钻井平台的自动化水平相对较低,特别是管柱转运作业,传统技术难以为其提供有效的自动化解决方案,目前仍采用人工作业方式。随着视觉技术的发展,基于机器视觉的定位技术能实现特定目标非接触式且无损的实时检测与定位,为钻井平台的管柱转运自动化提供了一种新的解决方案。针对现有钻井平台的作业情况,本文设计了一种基于视觉的自动定位系统,以实现管柱转运环节的自主检测。根据钻井平台作业环境和待测管柱特点,选择基于主动式立体视觉的成像方案,通过安装在平台四周非作业区的激光结构光工业3D相机获取作业场景的三维点云,并通过三维点云处理算法完成管柱的目标检测与定位。由于现有点云聚类目标检测方法针对管柱检测任务存在背景去除复杂、参数设置困难、鲁棒性及效率不佳等局限,对其进行改进,利用管柱目标的几何特征,提出了一种基于主曲率特征分值的改进的密度聚类分割方法,实现了稳定检测,且提取的目标点云完整性较高。基于分割结果,采用两步投影法,利用基于霍夫变换的方向自适应轴线方向检测方法和基于区域细分的快速圆形检测方法,完成管柱对象的位姿估计,相较于现有方法,在稳定性和精度上都有一定提升。最后,通过对室外管柱对象的定位实验,对本文方法的稳定性和相对定位精度进行了验证。本文提出的视觉定位方案及相应视觉定位方法,能够完成对细长管柱对象的稳定定位,并能够满足大部分钻井平台管柱转运环节的检测需求,对于管柱自主转运作业场景具有一定的适用性。