主梁作为桥门式起重机的主要金属结构,在长期使用中受到重复性的交变载荷,易发生疲劳和断裂,造成经济损失甚至发生人员伤亡,因此需要定期检测其健康状态。主梁的挠度是衡量健康状态的重要参数,其测量对于桥门式起重机的安全性检测有重大的意义。目前对于主梁挠度的测量方法存在精度低、测量速度慢、无法动态测量以及危险性比较高等问题。而视觉测量方法具有高精度、远距离、可同时动态测量多个位置等优点,因此本文基于视觉技术,提出了一种桥门式起重机主梁挠度高精度视觉测量系统。本文从视觉挠度测量的原理出发,同时考虑到桥门式起重机主梁的图像特征和测量环境,开展了如下研究内容:（1）设计特殊的光源靶标,将其粘贴在桥门式起重机主梁待测位置,增强待测区域的图像特征。因为主梁各位置的图像特征相似,不利于待测点在图像中的识别和定位,并且目标定位精度容易受光照不均匀的影响。所以本文设计了两种不同形状的圆形和方形光源靶标,通过将面光源和具有特殊形状的菲林掩膜集成到一起,增强视觉挠度测量的鲁棒性和精度,并且通过试验对比分析了圆形和方形光源靶标的定位精度。（2）研究光源靶标特征提取与亚像素定位算法,在不增加经济成本的情况下,提高测量精度。根据采集图像中光源靶标的灰度、边缘和形状特征,基于灰度空间矩的亚像素边缘检测算子和RANSAC算法,设计了一种改进的光源靶标亚像素中心定位算法,并且和常用的图像重心定位法和亚像素模板匹配法进行了精度对比。（3）研究视觉挠度测量中相机抖动造成的误差消除算法。由于测量环境的影响,相机会不可避免的产生微小抖动,经过远距离放大,引起视觉测量偏差,因此,通过将相机的微小抖动分解为三个方向的平移和绕三个坐标轴的旋转,研究误差产生的原理,并提出了使用参考光源靶标进行相机抖动误差消除的方案。（4）研究相机非平行摄影测量下的挠度解算算法。当相机像平面和待测平面不平行时,物理世界和图像世界中的挠度解算比较复杂,根据获取到的图像中靶标形状参数和实际形状参数之间的关系,设计了相应的挠度解算算法。最后,通过模拟挠度测量试验和实际工况下的室内外起重机主梁挠度测量试验,验证了本文提出的视觉挠度测量系统的高鲁棒性和高精度,在多种测量环境中,均可以达到亚像素级测量精度。