智能化随着人类社会的发展，在工业生产和人类生活中得到了越来越广泛的应用。为了使智能化机器可以更好的服务于人类，使机器具有类似于人眼的感知能力和大脑的决策能力是当今科研工作者们不断努力的方向。计算机视觉是近代发展起来的一项新颖的技术，而且随着技术的进步，其实践应用性也越来越强，我们研究机器视觉的目的也在于此，将计算机视觉技术应用于实际的工程环境中，可以帮助提高生产效率的同时，实现工程精度的需要。 在目前的计算机视觉技术应用领域中，涉及到半导体、电子制造加工，汽车制造，包装印刷，烟草制造加工，医疗制药，交通安防，现代物流等领域，但是在玩具噪声声级测量领域提出来，关于计算机视觉技术在这一领域的应用，是一种对于传统方法的颠覆，同时，在该领域中，计算机视觉技术在应用方面的工作并不是很多，以该方案为背景进行研究工作，是非常有价值的，而且，实现玩具噪声检测过程的数字化和系统化，是符合现代检测技术的发展方向的。 本文根据面向声级测量定位解决方案，提出了利用计算机视觉技术实现测量声级的麦克风的定位策略，并且在实验室的环境中搭建初步的硬件模型，并且根据实际的硬件模型获取相应的实验数据，并且实现标定模块和图像匹配模块的仿真实验。在此项目背景中，本人所负责的是实现双目立体视觉中的摄像机标定模块，和图像的匹配模块，这两个模块是该声级定位测量系统的基础建设模块，因为上层视觉的许多数据的取得以及三维的重建工作都是依赖于这两部分的。所以，如何选择适合的标定和图像匹配的算法，以及如何根据实际情况对算法做出相应的改进，实行算法的可行性，成为了本文重点研究的内容。 一个完整的双目视觉系统的组成通常可以分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、深度恢复和深度插值六个部分，而本文主要是从双目摄像机标定、图像特征提取、立体匹配这三个方面的内容展开研究。首先，根据所选择的立体视觉成像系统的模型阐述了立体视觉测距的基本原理。其次，对图像特征提取等预处理方法进行了较为详细的介绍，并通过实例进行仿真实验。同时，对图像匹配研究为基础，针对不同类型的立体图像对提出了不同的匹配方案，因为针对灰度图像的区域匹配和特征匹配适用的范围各不相同，通过实例进行算法的验证和分析，并且根据实际的需要做出适当的改进，获得实际需要的匹配算法，并且投入实际的应用中。