随着太空活动日益频繁,研究以清理轨道垃圾、维修故障卫星以及为服役航天器添加燃料等为目的的在轨服务技术越来越重要,这些任务的对象大多为非合作目标。在轨服务任务中很重要的环节是实施非合作目标位姿的测量,以满足超近距离交会阶段追踪航天器对目标航天器观测、对接与捕获的需要。非合作目标位姿的测量涉及两个主要过程,一是特征结构的识别,二是特征结构和摄像机位置关系的确定。传统的非合作目标位姿测量系统在特征结构识别过程中,大多通过下载图片到地面遥控端,采用人工选取参考点的方式获得目标特征点信息,在相对位姿解算过程中,大多利用双目视觉系统,需经过复杂的立体匹配和三维重建等步骤才能确定目标航天器和追踪航天器之间的位姿关系。这类测量系统在识别过程中涉及到人的手动参与,无法实现目标的自主识别,且在图片传播的过程中引入了大量的时延,导致系统很不稳定。除此之外,基于双目视觉的目标姿态重建过程算法复杂,计算量大,系统运行效率低。基于传统测量系统存在的缺点,本文针对非合作航天器上的两种典型部件(太阳能帆板三角架和圆形星箭对接环),从识别技术到测量算法,提出了一套完整的基于单目视觉的非合作目标相对位姿在轨测量方案。并设计了基于地面平台的仿真验证实验,验证了测量系统的有效性。本文主要研究的工作如下：首先,针对太阳能帆板三角架特征结构,提出一种基于滑动窗口Hough变化的三角架检测算法(SWHC):利用三角形内切圆心到三遍距离相等这一特性,选取滑动窗口遍历图像,找到符合该特性的三条直线段及其围成三角形的中心,再判断三角形中心点和三边的位置关系,最终确定目标三角形,并通过在Matlab上的仿真实验,验证了SWHC算法的可行性；针对圆形星箭对接环部件,提出基于双Hough变化的椭圆检测算法：利用椭圆上任意一点的切线方向与其中心对称的另一点的切线方向相同这一特性,找出椭圆上切线方向相同的两点,并定位这两点之间的线段中点为椭圆的中心,并通过对CMOS摄像机所采集的图像的目标检测,验证了椭圆检测算法的有效性。其次,针对相对位姿的解算问题,利用特征结构检测部分提取到的共面特征点信息,将基于单目视觉相对位姿的求解转化为经典P4P问题,并针对传统P4P求解算法存在的数值不稳定、存在几何奇异等问题,引入PST方法对P4P问题进行了求解,确定了摄像机坐标系和目标航天器本体坐标系之间的对应关系,PST算法在整个求解过程中不涉及非线性迭代,求解效率高。然后,提出了基于Rodrigues参数的目标相对状态确定算法(PR),并结合卡尔曼滤波,建立基于Rodrigues参数的扩展卡尔曼相对状态估计算法(PREKF)模型,对P4P的求解结果做进一步滤波处理,通过仿真实验对算法进行有效性分析,证明了PR算法与PREKF算法能够很好地解决Rodrigues参数的奇异问题,定位精度高,能够为在轨服务任务的执行提供精确的相对位姿信息基础。最后,搭建了地面仿真演示实验平台,对文中提出的特征结构检测、P4P位姿解算、PREKF卡尔曼滤波等算法进行了仿真验证,证明了算法的可行性与准确性,完成了非合作航天器相对位姿测量结果的分析。