微操作机器人系统作为现代装备制造业中的高端装备,是多学科交叉融合的产物,拥有技术密集程度高、附加值高、社会效益高的特点,具备给高端装备制造和前沿医疗服务产业链带来变革的潜力。视觉感知系统在微操作机器人中,具有非接触、高灵活度、大信息量、直观可视化等特点,在实现自动化的过程中扮演着举足轻重的角色。更加复杂、更加精细、更加高效是微操作的发展趋势,这也给精密视觉感知系统提出了更高的性能要求。当前的视觉运动测量系统在面向微操作作业时,存在绝对测量精度低、显微视场测量范围小、光学显微视觉景深小等不足。本论文在这一背景下,面向微操作中的定位平台、微操作器、微操作物,基于光学视觉运动测量系统,研究高精度、大范围、多维度的视觉感知方法。论文的主要研究内容如下:（1）针对面向微操作的视觉感知系统在使用解析式标定法后,依然存在视场范围内有效测量精度偏低的问题,提出融合机器学习的标定方法,提升视觉感知系统的模型精度。首先,研究了面向微操作定位平台的视觉系统的模型,分析了解析式标定方法的不足;然后,提出将解析式标定法与融合机器学习方法相融合的标定策略,针对视觉感知系统分别设计了人工神经网络模型和高斯过程模型;最后,通过仿真和实验研究,测试融合机器学习的标定方法的可靠性。仿真和实验结果表明,所提出的融合机器学习的视觉系统标定方法显著地提高了模型的精度,减少了残余误差,提升了绝对测量精度和测量稳定性。（2）针对微视觉感知系统中显微视场范围小而无法满足微操作作业时的情形,提出了一种面向微操作定位平台的跨尺度运动测量方法。通过全局地图构建,提高微视觉感知系统的有效测量范围。在此基础上,为了保持对微运动测量的高精度与实时性,设计了一种高速特征匹配与亚像素相位相关结合的追踪方法,在微视觉系统中同时实现对定位平台的宏观大运动和微观微运动的测量。进一步通过仿真和在线实验研究,全面测试了所提出方法的各项性能,验证了该方法对多种尺度运动测量的有效性和可靠性。（3）研究微操作机器人系统中微操作执行器的运动检测方法。提出了一种基于特征提取的光流估计方法,实现全视场范围内的微操作执行器运动检测。在此基础上,通过设计图像金字塔和感兴趣目标运动测量流程,增强所提出方法的实用性。在仿真研究中,通过模拟不同的高斯噪声和运动输入,验证该方法的鲁棒性。然后,通过一系列实验研究,测试了该方法的精度和稳定性,并使用该方法对柔顺微夹钳执行器进行全场运动检测。（4）面向复杂精密微操作中半透明微操作物及其内部三维视觉感知的需求,以细胞为典型研究对象,提出基于常规明场光学微视觉系统的微操作物三维定位及三维重构方法。以光学切片技术为基础,通过图像堆叠拓展光学微视觉系统在深度方向的感知能力,设计了针对微操作物的自动测量流程,实现对细胞微操作物和细胞内物质的三维定位和重构。基于微操作机器人平台,展开了对胚胎细胞微操作物的实验研究,验证了该方法的有效性和准确性,使低成本常规光学微视觉系统具备细胞微操物及其内部三维成像的能力。最后,对全文工作进行总结,并对未来工作方向进行展望。本文的完成为微操作机器人系统中各个重要组成元素的精密视觉感知提供了切实可行的思路和方法,对发展微操作系统的自动化具有意义和价值。