近年来,人们在立体视觉方向的研究愈加深入。而双目摄像机是结构最为简单的立体视觉装置之一。它通过双目摄像头拍摄画面中物体,使用立体匹配算法计算出该画面中物体的深度信息。该技术已经在不同领域内得到了广泛的应用,例如:自动驾驶、基于双目视觉的测距系统、物体体积测量等。本文提出了一种新的基于双目视觉的体积测量算法,主要内容有如下几个方面:首先,对双目视觉计算画面中物体深度信息的原理进行了深入的分析和研究,并推导了在相机成像过程中各个坐标系之间的变换关系。其次,计算物体体积的重要前提条件之一就是通过立体匹配算法计算出物体的视差,再结合相机标定结果计算出物体的深度信息。在本文中采用了不同的立体匹配算法进行视差的计算。算法大体可以分为两类:1.传统立体匹配算法,BM算法、SGBM算法等。2.基于CNN的立体匹配算法,PSM-Net算法等。最后,结合上文中介绍的相机标定方法对双目相机进行标定,使用本文中提出的立体匹配体积测量算法对物体体积进行计算,从实验结果来看,不管使用何种算法进行视差计算实验结果均良好,算法有很好的鲁棒性,使用不同的立体匹配算法进行视差计算,最终均能得到较为理想的体积结果。