空间目标的位置和姿态测量是目标追踪、飞行器空间对接、移动机器人定位等领域研究的重要问题。视觉测量技术具有成本低、精度高、自动化程度高等优势,非常适合近距离的位姿测量。其中单目视觉位姿测量系统结构简单,可以对目标进行非接触式测量,避免了测量过程中对被测目标的机械破坏,目前已经被广泛应用于各个领域。本文结合了视觉位姿测量理论,设计了一套单目视觉位姿测量系统,确定了合适的畸变模型并对摄像机进行精确标定,提出一种混合粒子群算法,实现了位姿的高精度测量。首先,对摄像机标定算法和畸变模型进行了研究。摄像机标定是在模型确定的情况下解算摄像机参数的问题,选择合适的摄像机模型对于精确标定摄像机至关重要,本文采用平面标定法对摄像机进行初始标定,针对本文采用的摄像机,分别对不同畸变模型进行标定实验,根据实验结果选择了合理的畸变模型,精确标定了摄像机。其次,深入研究了位姿测量算法,分析和比较了经典位姿测量算法的优缺点,包括直接线性变换、EPnP算法、正交迭代算法,在此基础上提出了一种混合粒子群算法。该算法采用一种自适应惯性权重策略平衡了种群的全局和局部搜索能力;通过对粒子进行交叉操作和变异操作使算法不易陷入局部最优;将高斯牛顿法和改进的粒子群算法结合,大幅提高了算法的效率。最后,对多种位姿测量算法进行数字仿真实验,比较结果显示混合粒子群算法具有较高的精度和稳定性。在实验室搭建了单目视觉位姿测量系统,用旋转台和平移台模拟了标识物的位姿变化,对标识物进行了位姿测量实验,验证了位姿测量系统的可行性和稳定性,结果显示旋转角度误差不超过0.06°,平移误差不超过0.04mm,表明测量精度较高。