道岔是铁路实现列车转线运行的关键轨道设备,道岔钢轨件的相关尺寸精度是影响道岔的高精度与高平顺性的重要因素之一。目前道岔钢轨件的尺寸测量都是靠人工进行,这种测量方法不仅会引起一定程度上的误差,而且测量效率低,还会进一步影响最终的测量精度。为解决以上问题,本文采用机器视觉的方法对道岔钢轨件尺寸测量,对测量过程中的摄像机标定和立体匹配技术进行误差分析,开发了一套基于机器视觉的道岔钢轨件尺寸测量系统,提高了测量的精度和效率。首先,对机器视觉系统中误差的来源进行了介绍和分析。机器视觉系统中误差的来源主要包括摄像机标定过程,由于镜头畸变、投影变形以及信号间相互转换等产生的误差,以及立体匹配过程中的匹配算法所带来的误差,并对误差进行研究。其次,针对摄像机标定过程中Harris角点提取算法的误差问题,提出了一种精确的角点提取的平面标定算法。该算法主要对角点8-邻域范围进行局部分析,对角点提取进行优化。经过实验,本文的平面标定算法降低了误差,为后续的立体匹配奠定了良好的实验基础。再次,针对立体匹配过程中提取边缘特征所产生的算法误差问题,提出了一种基于EC-NEC的立体匹配算法。该算法利用基于特征点技术得到边缘点的视差图,在轮廓视差约束下,对非边缘点采用区域相关算法进行匹配。经过实验,本文的立体匹配算法提高了匹配的准确度。最后,对整个道岔钢轨件尺寸测量系统组成及其功能进行说明,对比测量数据和标准数据分析误差出现的主要原因,实验结果表明,本文所提出的算法减小了测量系统的误差,提高了测量系统的精度。