商品过度包装屡禁不止，而目前质量监督部门采用手工测量+经验评估+计算推理的传统手段已不能满足日常检验的需要。另一方面，计算机视觉经过多年蓬勃发展，在立体测量、逆向工程及其他领域得到广泛应用。针对目前过度包装检测难的现状，通过对计算机视觉的若干关键问题研究，本文设计并实现了一种基于立体视觉的商品过度包装检测系统，以先进、可信的技术手段解决商品过度包装检测难的问题。论文完成的主要工作如下：　　1、系统硬件平台的搭建。在广泛调研的基础上，设计并搭建合理的基于立体视觉的过度包装检测系统硬件环境平台。使用两个CCD网络摄像机与三脚架构成图像采集子系统，摄像机与计算机之间采用局域网无线通信方式，保证数据的实时传输。选用一只线性红色激光发射器作为特征点产生设备，同时使用可控制的旋转平台构建旋转子系统，完成多视角图像数据的采集。　　2、摄像机标定。在研究与学习摄像机标定原理的基础上，对比传统摄像机标定算法与自标定算法，实现并改进了基于平面模板的两步标定算法，在标定过程中对提取的棋盘格角点进行判断，有效去除角点检测不正确的标定图像，同时对提取的角点进行结构调整，保证左右摄像机的外参数对应，精确标定摄像机内外参数。　　3、图像采集与处理。使用双目CCD拍摄待测物体在激光照射下旋转一周的视频，视频通过Wi-Fi实时传输到计算机客户端，客户端软件对获取的视频进行解码后分帧，得到图像数据，对图片进行预处理，使用区域极值法，结合重心法及线性插值法完成激光点像素坐标的提取。　　4、双目匹配与三维重建。对提取的激光点数据利用双目视觉系统的极线约束法则完成立体匹配，剔除误匹配，并在此基础上完成任意配置下的空间点重建，完成过度包装检测系统的局部数据重建。　　5、转轴标定与多视角点云拼接。为了重建待测物品完整的三维点云数据模型，本文通过旋转目标法，使用简单旋转装置完成多视角图像采集。提出并实现了基于的平面模板的转轴标定算法，在此基础上完成了多视角点云数据的融合，重建待测物体的完整点云数据。　　本文提出的过度包装检测系统能够快速精确的获得待测商品及其外包装的完整点云数据，进行点云体积计算与商品包装空隙率的计算，并以此为依据进行过度包装的判定，实验结果表明，检测结果完全满足质检精度要求。