传统视觉测量手段在工业现场条件下应用于大尺寸三维形貌测量时往往不能满足如今的测量要求，其原因主要受到测量装置的视场范围和分辨率的限制以及相关拼接方法产生的累积误差的影响。鉴于此局限性，对视觉形貌测量整体精度控制关键技术进行了深入地研究，以便实现对大尺寸物体的精确测量，其关键环节是建立高精度的全局控制网。本文通过研究提高控制点定位精度的方法来提升全局控制网的整体精度，进而把被测物体的形貌信息约束在高精度的全局控制网中，从而解决了上述测量范围和精度之间的矛盾。该方法在被测物体表面分散布置控制点，利用数字近景摄影测量方法获得视觉传感信息，通过面向测量的图像处理、控制点的精确配准以及基于光线束交汇的光束平差实现对空间控制点的精密定位，采用数据融合技术将高精度的三维控制点拟合成全局控制网。该方法操作简单、自动化程度高、测量速度快、精度高，能够很好地满足工业现场条件下对大尺寸物体测量的要求。论文的主要工作如下：1.设计全局控制点，研究控制点的检测识别算法。设计非编码点的尺寸以及编码点的形状和编码容量；应用面向测量的高精度图像处理算法提取控制点中心、识别编码点的编码值。2.研究非编码点的精确配准技术。研究了基于对极几何约束的匹配技术，对非编码点采用三幅图像进行精确配准，最终实现空间密集非编码点100%的正确匹配。3.建立全局控制网。在近景摄影测量理论基础上研究了多测站下同名控制点的精密定位方法，进而建立精确的全局控制网，分析了不同测站分布和不同性能相机对控制网精度的影响。