现代工业对产品制造精度的要求变高,工业机器人在精密制造领域有着十分重要的作用,传统测量方法存在机械接触导致测量精度低且无法进行实时测量的弊端,难以实时且准确地获取工业机器人的定位信息。因此,陆续开发了很多非接触测量方法,其中,机器视觉测量技术已经成为工业机器人进行定位及测量研究的重点。本文主要对XY-Theta平台的重复定位精度性能进行评估。该平台工作空间尺寸为300mm×300mm,由带有四个旋转关节的串行冗余机械臂控制。平台采取两种定位策略:粗定位模式与精细定位模式。在前期研究中,XY-Theta平台的重复定位精度由两个千分尺进行测量,这种接触式的测量方法对测试精度会造成干扰。为避免接触式测量方法的不足,本文提出一种基于计算机视觉XY-Theta平台重复定位精度测量方法。选用高分辨率相机及远心镜头避免图像失真,并利用视觉系统的对焦技术计算相机获取清晰图像的最佳位置。通过相机在不同工况下采集多组图像,利用基于AKAZE特征的图像配准的方法,对各工况下的图像进行非线性局部特征提取并和基准图像进行匹配,计算每组图像与相应基准图像之间的相对位移,对每组图像的相对位移映射到笛卡尔坐标系中形成机械臂定位点云,最终计算点云的最小包围圆获得当前工况下的重复定位精度。对于提出的偏移测量精度进行了实验分析,结果表明在该方法的测量误差在0.0045pixel以内。利用提出方法对XY-Theta平台的重复定位精度进行了测量,结果表明在粗定位模式下测得重复定位精度为3.2μm,在精定位模式下为1.4μm。该视觉测量方案操作简单、准确可控,能够有助于提高机器人的性能,进而提升智能制造的工艺水平。并可推广到其他2-DOF机器人平台精度测量应用中。