基于显微视觉的精密测量技术对微电子机械系统(MEMS)的普及与产业化具有重要意义和研究价值,有助于人们从微观角度认知和改造客观世界。三维重建是显微视觉技术的核心内容,也是计算机视觉的研究热点和难点,其快速发展将会给显微视觉技术带来革命性的突破。本文的研究目标是实现一套完整的基于旋转平台和单目直筒显微镜的显微视觉系统,该系统能够从图像序列(视频)中快速重建MEMS构件的三维形貌结构,从而完成MEMS构件的精密测量。本文的主要工作和成果如下：1)提出了显微视觉系统中任意放大倍率下棋盘格角点自动识别和定位算法,并结合张正友平面标定法,实现了在显微视觉系统初始位置时摄像机标定的自动化过程。2)通过旋转几何模型的建立和旋转轴的标定,提出了平面内旋转图像序列的摄像机外参标定方法,解决了平面标定法不适用于同一标定平面的问题。3)基于旋转几何模型和重投影方法,提出了旋转平台机械误差评估方法,并建立了旋转平台机械误差补偿模型,最后对显微图像序列(视频)进行机械误差补偿预处理,从而提高了多视图三维重建精度。4)利用Canny边缘检测算法和数学形态学处理方法对显微图像进行目标对象轮廓提取,再结合前面的摄像机参数,提出了融合侧影轮廓和旋转立体视觉的三维重建方法。该方法先利用旋转立体视觉三维重建得到物体表面的基本结构,然后将其作为侧影轮廓三维重建中可视外壳的边界约束,进而得到物体表面的密集点云结构,最终得到物体三维形貌结构。对MEMS构件的三维重建结果分析可知,本文的显微视觉系统具有设备成本低,操作简单,对实验环境要求低,重建速度快等优点,而且重建精度基本达到了目前比较成熟的超景深三维显微系统的水平。总之,基于显微视觉的三维重建有着非常高的研究价值,本文所提出的显微视觉系统及相关算法具有广阔的应用前景。