飞行员的选拔门槛高、培养周期长、培养成本高,因此全世界都存在熟练飞行员短缺的问题,而飞机自动驾驶机器人的出现可以缓解熟练飞行员短缺的问题,相比直接改装现有飞机成本更低。飞机自动驾驶机器人使用视觉系统引导机械臂对按键进行操作,本文的主要研究内容是安装在飞机自动驾驶机器人机械臂末端的双目视觉系统对目标按键的识别、空间定位和姿态测量。通过对双目视觉系统的单目标定和双目标定来获取两侧摄像头的内外参数、畸变向量以及相互之间的平移与旋转关系,使用Bouguet算法实现立体校正,在立体校正的同时也对两侧图像进行畸变校正。在按键识别之前的图像预处理部分包括图像增强和平滑滤波,分别使用γ变换和双边滤波的方法来实现。选择了对SIFT、SURF、ORB三种典型的基于特征点匹配的目标识别算法进行研究,包括从理论方面研究这三种算法的原理和使用基于特征点匹配的算法实现目标识别的原理,分别使用这三种算法在正常情况以及拍摄角度不佳的情况下进行按键识别测试,只有SIFT算法在两种情况下都能准确识别目标按键。飞机驾驶舱内可能出现的对按键识别不利的因素包括按键文字部分有轻微污损、光照过暗、光照过亮等,使用SIFT算法在这些不良情况下进行按键识别测试,SIFT算法都能准确识别目标按键,因此证明了SIFT算法适合作为双目视觉系统按键识别的算法。研究了目标空间定位与姿态测量的原理,并提出了根据透视变换原理和双目视觉空间定位的原理计算出按键在空间中的位置的方法,再使用三点求解平面法向量的算法求出按键所在平面的法向量,从而实现对按键的空间定位与姿态测量。通过按键空间测距、按键平面定位和按键姿态测量三组实验验证了双目视觉系统在摄像机坐标系X、Y、Z轴方向的定位精度与按键姿态测量的精度。