铁路罐车是国家法定强制检定的计量器具，传统的容积计量方式由于存在着技术落后、操作受人为因素影响较大、使用经验公式等问题导致罐车容积计量不能保证精度要求。而基于光学、数字图像与计算机视觉的测量技术能快速、准确地获取物体的三维信息，因此开展本课题研究具有重要的理论意义和实用价值。 本文在分析研究大量相关技术和文献的基础上，针对目前存在的问题，采用理论分析与实验研究相结合的方法，对集成光学、数字图像处理和计算机视觉信息的罐体表面这种大型复杂曲面便携式快速三维测量中的关键技术进行了较深入系统的研究。 论文首先将人工特征标志引入视觉计算，通过在亚像素级提取人工特征点，采用人工交互的方法对像素点对进行匹配。 论文建立了线性与非线性摄像机模型，分析比较了几种不同的摄像机定标方法，实现了一种基于非线性最小二乘算法的结构再投影平面模板摄像机标定算法。然后利用标定结果对拍摄图片进行了畸变的矫正。 论文介绍了立体视觉的三维重建原理和极线几何约束关系，在分析比较了基础矩阵的不同的计算方法后，在摄像机标定和图片畸变矫正的基础上，提出了运动视觉三维重建和三维点阵的拼接算法。 接下来为利用几何概率理论对整个计算机视觉系统的不确定性分析。最后通过实验过程对整个技术路线的可行性进行了验证。