在航空航天、军工等领域大型装备装配或结构件加工现场的三维尺寸测量中,双目视觉测量系统已成为便捷有效的测量手段之一;但当前视觉测量的主要问题在于:其测量精度有限且提高困难,这已成为制约视觉测量技术发展的最主要瓶颈之一;且影响双目视觉测量精度的误差因素多、视觉测量模型非线性,导致常规误差分析方法复杂、视觉系统误差分析的难度很大。针对这些问题,本课题以双目视觉测量系统为研究对象,探讨一种可行的误差分析方法,分析各项误差因素对测量精度的影响、以及校准过程中各项参数之间的关联性;在此基础上,研究一种有效的参数校准方法,来抑制或削弱误差因素的干扰,提高系统的测量精度。　　针对双目视觉系统中误差因素多且误差分析模型复杂的问题,提出了一种基于灰色理论的双目视觉测量系统误差分析方法。从双目视觉测量系统的组成结构、布局方式、测量环境等多个方面,全面系统地对双目视觉系统中的各项误差因素进行了总结、归纳与分类;在此基础上,探讨了视觉测量系统的灰色属性;利用灰色关联分析技术,分析了镜头畸变、参数校准和摄像机布局等主要误差因素与视觉测量精度之间的关联性,并结合均匀设计方法,在不同参数样本下,验证了灰色关联技术应用于视觉系统误差分析领域的正确性;通过灰色绝对关联度的计算,明确了各项摄像机布局因素和视觉系统参数之间的关联程度,并证明了参数优化过程中畸变对其余参数的严重制约、及对畸变进行独立校正的必要性;基于灰色决策技术与定量的灰色评价指标,比较了不同摄像机布局方式与基于不同模型的参数校准方法,对视觉测量精度的损益情况。实验表明,运用该分析方法衡量出的、具有高评价指标的摄像机布局方式和参数校准方法,可有效抑制各项误差因素对最终视觉测量精度的影响,亦证明了独立的畸变校正有助于提高视觉系统的参数校准精度。　　针对镜头畸变严重影响其它参数校准精度的问题,提出了一种基于虚拟模板的逐点畸变校正方法。该方法将与双目视觉系统测量精度联系密切的畸变校正和参数校准两个过程分离;先独立校正畸变,再以无畸变图像为基础,校准摄像机内、外参数。该方法无需高加工精度的立体畸变校正模板,无需精确测量摄像机与校正模板之间的距离,无需通过视觉成像模型同时求解摄像机的内、外参数值;最终形成的畸变修正数据表,对于任意一幅校准或测量图像均可实现畸变校正,而无需在每一次的参数校准或视觉测量过程中均对畸变进行解算。经畸变校正后的视觉系统,其被测点的反投位置误差的最大值仅0.068mm,提高了视觉系统的参数校准与测量的精度。　　双目视觉测量系统的总体测试实验,验证了灰色关联分析与决策技术应用于视觉系统误差分析领域的正确性与有效性。实验结果表明,采用具有高评价指标的参数校准方法和独立畸变校正方法之后的双目视觉测量系统,其对标准量块的长度测量误差小于0.090mm,对比其它3种参数校准方法,系统的测量精度得到了有效提高。