在太空中，空间机械臂可以代替宇航员完成很多重要的工作，具有非常重要的应用价值。机械臂在执行空间任务时，需要识别、跟踪和抓取目标，视觉可以提供重要的感知信息。研究机械臂对空间目标的视觉抓取，可以对非合作目标的视觉算法、多自由度机械臂控制、摄像机参数的标定及其相关技术进行详细的验证，为空间机械臂目标抓取作业提供理论验证平台，具有重大的研究意义。首先，利用机器视觉，需要标定摄像机的内部参数和外部参数。摄像机的内部参数标定可以使用MATLAB工具箱完成。针对固定于基座的双目视觉，结合使用几何法和位姿分离法,对其外部参数完成了标定。眼在手上系统的外部参数标定对观测噪声比较敏感，传统的分步标定算法并不能满足精度要求。本文使用非线性最优手眼标定方法，将旋转量与平移量同步标定，降低了噪声的影响，提高了标定精度。然后,机器视觉对目标物体的位姿进行识别。对于圆特征物体而言可以转化为求解三维空间中圆的位姿。如果不在圆上加以特殊标记，难以在其投影中寻找对应点。本文运用投影的全局信息完成了目标三维重构。圆在摄像机中的投影是一个椭圆，要重构圆的空间姿态，首先需要从图像中获取椭圆信息。基于最小二乘法，本文推导了椭圆拟合的线性方程，可以快速、实时地拟合椭圆。经过数学推导，得到了根据椭圆参数计算三维空间中圆的位姿标准解法。在圆的位姿计算过程中，会出现存在两种解的情况。针对这个问题，利用欧氏空间中的角度不变性，唯一地确定了圆的位姿。最后，根据视觉反馈控制机器人运动。为完成抓取任务，须估计目标物体的运动状态。针对空间目标可能会具有较强的机动性，采用IMM算法估计机动目标的运动参数，取得了较好的效果,并且仿真验证了其相对于卡尔曼滤波的优越性。另外，基于位置的视觉伺服对图像空间没有控制，容易发生目标物体脱离视野的情况。提出了一种基于速度补偿的视场控制算法：当投影点接近视场边缘时，在求解投影点速度的基础上设计摄像机补偿速度。使用MATLAB验证了这种方法的有效性。本文以空间目标视觉抓取为应用背景，搭建了空间机械臂视觉抓取地面实验平台，并用仿真和实验验证了所研究的算法的正确性。