ICF实验中,需要将微小零件移动到多路视觉系统中指定的位置,但由于工作环境复杂以及零件种类繁多,目前为止微型零件定位还没有完全实现自动化,有时还需要人工手动调整。针对ICF中微小零件在线自动定位难题,本文设计了一种基于多路视觉测量原理的微小零件自动定位方法,可以在多路视觉系统中实现复杂条件下目标的精确定位,主要工作内容如下:（1）针对微小零件种类繁多、形状复杂,通过多路视觉系统不能观测到零件表面所有特征导致的定位难的问题,本文提出了一种先测量后定位的技术路线,通过离线测量预先建立零件表面特征点之间的联系,辅助微小零件实现在线自动定位。通过离线精密三维测量仪器预先对微小零件进行精密测量,获得零件表面的空间坐标,并依据测量的特征点建立零件坐标系,将仪器测量的坐标转换到零件坐标系下。对测量过程中误差进行了分析,实验结果表明实现了微米级的测量精度,为在线自动定位提供了基础。（2）为了实现在线自动定位,本文研制了四路相互正交的成像监测系统。针对在线定位过程中零件初始位置随机、成像容易出现模糊情况、照明效果差导致的定位难的问题,研究了模板匹配、HOG、DPM、YOLOv4-Tiny等目标自动检测算法,实验结果表明模板匹配可以在上述情况中实现微小零件较为精准地检测,可以实现目标的初步定位。（3）在粗定位的基础上,目标姿态基本调好,本文对精确定位方法进行了研究,通过边缘检测进而确定零件所在的位置。在梯度求取后,分别通过最小二乘拟合与霍夫变换方法对零件进行检测。将上述方法与模板匹配方法比较,实验结果表明对于目标的精确定位,模板匹配算法精度更高,对目标的适应性更好。在建立的四路成像系统中通过柱状微小零件进行了自动定位实验,结果表明,采用离线测量+在线模板匹配的方法,可以在复杂的现场环境下实现微小零件自动精确的定位,其中X轴最大定位误差为11.7μm,Y轴最大定位误差10.9μm,Z轴最大定位误差5.0μm,基本达到了预期目标。