目前，飞机制造业对飞机装配技术提出了高质量、高效率和低成本的要求，传统的人工制孔无法满足这一要求，因此机器人制孔技术成为了飞机装配领域的一个重要应用和研究方向，其中基准孔定位是其位置精度补偿技术的关键部分。实现机器人制孔的自主定位，提高加工的自动化和柔性化水平，引入了视觉测量技术。在视觉测量相关的诸多技术中，相机标定技术是重点，更是难点，标定精度直接影响整个系统的精度。本文重点阐述了相机标定技术的原理和主要技术难点，提出了一个解决方案，将其运用于机器人制孔过程中。此外，作为相机标定前提的椭圆提取技术，以及视觉测量技术的应用之一——机器人基坐标系的建立，都在本文中都进行了详细介绍。　　本文第一章介绍机器人制孔视觉测量系统的国内外发展现状、概述和总结了与视觉测量相关的若干技术及其研究现状，给出了本文的研究背景、意义和内容框架。　　在第二章中，对在机器人制孔视觉测量系统中非常重要的椭圆提取算法进行了阐述，分析了已经存在的常见算法的特点和不足，并提出了基于轮廓亲缘性的圆拟合算法和基于Snake主动轮廓线模型的椭圆拟合算法。　　第三章介绍了视觉测量技术中关键的技术之一——相机内参数的标定，在总结前人经验的基础上，提出了专门针对工业相机的内参数的标定方法，该方法利用一块印有圆形控制点阵列的标定板，根据圆心的不对称投影求解透视变换矩阵的方法获得相机内参数。　　第四章介绍机器视觉中另一个关键技术——手眼关系的标定，在完成相机的内参标之后后，用相机内参通过机器人几次移动，以拍摄不同角度的标定板图像，计算出机器人法兰与相机之间的相对关系，并对相机坐标系进行修正，使其位于被测平面，方便使用。　　第五章论述了用视觉测量的方法来标定机器人基坐标系。这既是前面章节中所提出的技术和方法的可行性和精度的验证实验，也是机器视觉的一个应用。该方法通过基准孔在装配坐标系下的坐标和机器人基下的坐标进行最小二乘匹配，求得基坐标系，具有操作简单、不需要辅助测量设备以及精度较高等优点。　　第六章对本文研究内容做了一个总结，指出了本文研究中的不足之处并对机器视觉未来的研究做了展望。