近年立体视觉技术的研究得到了不断发展,其中基于双目立体视觉的三维测量技术已经运用到了工件尺寸测量和智能避障等领域中。相比较传统视觉测量技术,立体视觉技术具有测量精度高和运算速度快等优势。国外在立体视觉领域的研究上已经取得了长足的突破,而国内对该领域的研究还处于比较初级的阶段。因此,本课题以双目立体视觉系统为研究对象,深入研究了基于双目立体视觉测量的理论难点,主要包括摄像机的标定、图像预处理、极限校正、立体匹配和三维重建等若干问题。本文旨在通过研究这些难点解决现存的不足,并建立一个能够对零件进行有效测量的双目立体视觉系统。本文主要工作内容如下:1.摄像机标定:详解研究了双目立体摄像机标定的原理方法和理论模型,分析各类方法的优缺点并选取了一种最适合本课题的方法。接着完成了基于Matlab视觉标定箱的摄像机内外参数标定工作,同时进行了误差分析改进,提高了标定的准确性。2.图像的预处理:重点研究了几种常用的图像处理方法,进行实验对比选取了最适合的一种方法。同时本文研究了极线校正的原理方法,并进行了极线校正实验。分析验证了经过校正后的图像所受畸变、光线和位置等干扰因素的影响明显减弱,从而降低了后续立体匹配的工作难度,提高了运算速度。3.立体匹配:介绍了立体匹配的工作原理,并研究了基本单元和约束条件的选取方法。通过对立体视觉匹配原理的分析研究,本文建立了一种有效的双目立体视觉模型,并进行了图像的立体匹配实验。4.三维重建:本文建立了世界坐标系和图像坐标系的转换关系矩阵,推导出实际点的三维坐标计算公式。进而通过获得零件特征点的三维坐标信息,求解出目标零件的三维尺寸信息,完成三维重建工作。综上所述,本文以上述理论研究成果为基础,编写了相关的特征点和立体匹配算法,运用Matlab编程实现了双目立体视觉测量系统的开发工作。通过实验结果证明,该套系统能够有效的对零件进行三维尺寸测量工作。