机器人重复定位精度是机器人绝对定位精度的基础,也是机器人正常作业的前提,因此对机器人重复定位精度测量方法的研究逐渐得到重视。目前,针对机器人重复定位精度的测量通常采用激光传感器或大型高精度测量设备,由于这些设备成本高、操作复杂,且对测量环境有严格要求。在此背景下,本文提出了一种基于单目视觉的机器人重复定位精度测量方法,旨在降低测量的复杂性和成本,提高测量效率。论文的主要研究工作如下:（1）对多种图像预处理方法、特征点定位方法、图像特征提取方法和相机成像模型进行对比分析,并结合以上方法的优缺点和应用场景,确定选用自适应中值滤波、直方图均衡化和自适应阈值分割算法进行图像预处理操作。使用椭圆拟合法定位特征点,采用Canny算子边缘检测和Hough直线检测方法进行图像特征提取。根据测量方法的应用场景选择中心透视投影模型。（2）针对机器人重复定位精度测量的实际应用需求,设计了系统的整体方案,包括硬件选型和软件平台的设计开发。对多个相机标定方法进行对比分析,并根据测量方法的特点,提出了一种改进的基于直线检测的灭点自标定方法。（3）从运算速度、计算精度和准确性等方面分析了目标位姿求解算法,并结合机器人运动末端的特点,提出了一种改进的目标位姿求解算法,实现了运算速度和计算精度的平衡。（4）搭建机器人重复定位精度测量实验平台,对工业相机内外参数进行离线标定,完成了机器人重复定位精度测量实验,最后对整个测量系统进行误差分析。