计算机视觉技术具有非接触和自动化程度高的特点,使得这项技术在零件的表面质量检测、尺寸测量和形状识别等方面有着广阔的应用前景。计算机视觉的研究目标是从二维图像获取三维景物的结构信息,但目前基于机器视觉的测量技术基本是以被测物体的投影或某一平面所获取的二维图像作为处理对象,这就大大降低了测量效率和可用计算机视觉技术进行自动化测量的物体的范围。本文研究的基于双目视觉的三维尺寸测量方法可同时检测存在于物体不同平面上的目标尺寸特征,可大大提高不同形状基元的自动化识别及测量效率和扩大视觉测量应用范围,具有重要的理论研究价值和广泛的应用前景。本文利用物体的数字图像,围绕三维尺寸测量,主要对CCD相机的双目标定、亚像素边缘检测、图像配准和直线、圆和椭圆等几何基元的识别与拟合等问题进行了理论和实验研究。双目立体视觉系统是用双摄像机模拟人的双眼从不同角度同时获得被测物体的两幅数字图像,然后基于视差原理进行恢复,它是实现三维图像尺寸测量的物理基础。在分析了不同双目视觉系统结构模型的特点和适用性后,选择能达到较高测量精度和要求的模型,根据视觉系统结构参数对视觉系统测量精度的影响对各参数进行合理设计和选取,用双数码照相机模拟搭建双目立体视觉系统,建立符合实际的带有畸变的摄像机非线性成像模型。最后利用黑白棋盘格标定模板对摄像机进行初步标定后,再用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化,最终实现摄像机的高精度标定；对物体边缘提取精度能达到亚像素精度有利于测量结果达到更高精度,基于小波变换和基于最小二乘拟合的亚像素边缘检测都能达到这一要求,但实验证明基于最小二乘拟合的亚像素边缘检测更易于实现,且适用性较广,更加适于交叉边缘的检测；图像配准是立体视觉实现的重点也是难点,基于SIFT算法的图像匹配能有效、准确地配准左右图像的特征点,进而提高空间点三维坐标的准确性；物体形状往往包含多种几何基元,如直线、圆、圆弧、椭圆以及各种曲线等,限于研究条件和技术水平,本文只研究了直线、圆和椭圆的识别检测及用轮廓数据拟合的方法。利用物体经图像配准后获得同一坐标系下的三维坐标点对图像进行校正,再利用二维图像尺寸计算的方法检测计算出相关的尺寸特征,如圆的半径、椭圆的长轴和短轴等。本文的研究工作对发展三维数字图像测量技术和指导图像测量技术的工程应用具有一定的意义。