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随着世界各国通信业务的不断扩大,通信产业也在快速发展。基站天线作为无线通信电磁信号辐射的载体,数量已十分庞大,由于天线长期暴露于室外环境,其预置位姿随时可能发生变化从而影响到电磁信号的强度和覆盖范围。目前天线位姿的人工检测方式效率低,滞后性大,迫切需要实现自动化检测。由于视觉位姿检测技术属于非接触式测量,检测效率较高,所以本文研究一种基于机器视觉的通信基站板状天线位姿检测技术,以实现板状天线位姿的自动化检测,提高检测效率,促进通信产业的发展。为了实现板状天线位姿的自动化检测,根据天线位姿检测任务的特点确定了利用无人机搭载单目相机从板状天线的不同方位拍摄图片构建虚拟双目视觉系统的方式,分析了双目视觉空间特征点、特征直线重建方法,为基于视觉的板状天线位姿检测奠定了理论基础。建立了双目视觉位姿检测误差模型,通过MATLAB中的“全局优化工具箱”进行求解,得到了双目相机最优布局参数。推导了求解相机内外参数的扩展卡尔曼滤波方程,以张正友标定结果作为滤波初值提高了相机标定精度。以板状天线的一个角点作为特征点检测天线的位置,以一条棱边作为特征直线检测天线的姿态,实现了板状天线位姿的快速自动检测。为了保证天线位姿的检测精度,计算了相机之间布局参数容许误差,为确定无人机定位精度提供了依据。为了验证上述板状天线位姿检测方法的可行性和检测精度,利用Motoman HP20D机器人代替无人机搭载大恒MER-500-7UC相机搭建了硬件实验平台,利用C++开发了基站天线位姿检测软件平台,进行了板状天线位姿检测模拟实验,验证了方案的可行性,实验结果表明:检测精度达到了天线位姿检测的精度要求。