机器视觉可提供高效且经济的位移测量方案，但索缆扭转导致的遮挡问题以及应用现场难以安装标定相机系统所需的二维标定物等情况，给机器视觉系统在索缆扭转位移测量上的应用提出了挑战。本项目研究了基于机器视觉的扭转位移测量方法的可行性。具体地，本项目系统研究实现了特征点的二维编码的自动编码方法、带编码筒状标志物的自动检测、基于带编码的筒状标志物对旋转运动待测点的持续跟踪，研究了特征点的自动检测方法，实现了基于一维线性标志物的摄像机标定方法，并结合群智能算法、参数更新及归一化方法大幅提升了相机一维标定的精度；实现了特征点三维空间坐标的高精度重构；基于差分演化的方式对特征点进行圆柱拟合，并基于刚体变换及欧拉角分解理论，建立标志物上特征点的三维位移与待测点六自由度位移之间的转换模型，初步获得了平动及扭转位移信息。依托本课题，共培养硕士研究生11名，以第一作者或通信作者身份发表论文8篇，其中SCI一区论文3篇，申请发明专利5项。本研究工作获专家同行认可，获得在国家自然科学基金委的“第一届土木工程青年论坛”上做口头报告的交流机会。