基于微观的测量已经有较多的应用，也出现了许多好的标定模型。但传统的标定模型依赖于投影法，过程复杂，为了克服现有的SLM视觉模型依赖投影法，复杂畸变校正的问题，提出了一种基于基础数据矩阵建模的方法。首先，通过采集物空间一系列标记物的左右图像并提取坐标，由左右图像的坐标建立视差数据矩阵，同时保存物空间标记物的坐标;其次，由视差数据矩阵和物空间数据矩阵建立视差空间和物空间的对应关系，最后，当获得一个标记物的左右图像时，可由基础数据矩阵获得物空间的坐标。实验结果表明:通过本文提出的方法，可以达到比较高的精度，可以实现物空间的精确定位。本文的方法可以应用于微操作机器人的大范围高精度视觉定位。本论文各章节内容如下:　　第1章介绍了机器视觉的研究和应用现状，国内外SLM系统的研究情况，微观和宏观常用的标定方法。并概述本课题研究的背景、意义以及本课题研究的主要内容。　　第2章对SLM微操作系统的结构进行了概述，设计了SLM视觉系统的上件，取件，微操作系统的SLM定位系统的研究。系统机械机构的设计，控制系统的设计，整个操作系统的流程。　　第3章图像处理常用方法的介绍，采用滤波，形态学处理，边缘提取，图像分割，二值化等获得图像的边缘。常用的圆心拟合方法进行了分析，采用最小二乘法拟合圆心，并用Matlab和OpenCV分别实现。　　第4章提出了基础数据矩阵建模方法，并对基础数据矩阵建模方法进行了原理分析，基础数据的实现流程，实现了物空间和视差空间的对应关系，确定了物空间单元格和视差空间单元格的映射关系。　　第5章分析了常用的精度评估方法，对基础数据矩阵建模成立的前提条件进行了分析。分析了系统的缩放和重复定位精度，提出了新的评估显微系统模型精度的方法。　　第6章建立了基础数据模型，确定了模型需要的参数，对SLM微操作系统进行了精度评估。