随着计算机技术的迅速发展和视觉传感器成本的降低,视觉测量和重构技术依靠其非接触、高精度、准实时化的优点在制造和装备业的产品品质管控(Quality Control,QC)中发挥着越来越重要的作用。近些年来,加工制造方法和工艺的改进,带来了微(小)型产品(尺寸为2mm～100mm)的数量不断增加,相对应的视觉测量任务也逐渐增多并且提出了一些新的要求,如检测精度高、速度快、误判率低等。本文针对微(小)型物体视觉测量与重构中的难点,以几种微(小)型物体(电子连接器、医学牙齿模型、医用注射器、珠宝、小型非标零件)为研究对象,从二维和三维视觉测量两个方面出发,对微(小)型物体几何特征提取和识别、精密外形快速重构、三维特征测量、模型简化等具体问题进行了研究。论文的主要工作和创新点包括：1.针对微(小)型电子产品的二维几何和瑕疵的视觉测量及检测需求,介绍了一种基于最小二乘和权重函数的几何特征(直线、圆、椭圆)鲁棒性提取算法,并以几何特征作为骨架信息完成了对平面瑕疵的定位和识别。2.针对微(小)型电子产品的表面特征识别需求,提出了一种较为通用的仿射不变特征识别算法。该算法综合利用伪Zernike不变矩及SIFT匹配,能有效地解决发生旋转、缩放、平移等特征的识别和分类。3.针对纹理缺乏、形状规则的全凸微(小)型物体快速三维重构需求,提出一种基于多视轮廓线的重构算法(Shape from closed contours,SFCC),能在极短的时间内(40sec以内)得到被测目标精密的mesh模型。该算法基于序列轮廓影像,通过初次切割和精密切割两个步骤直接恢复面模型。基于该算法,设计和装配了相应的硬件设备,以钻石和注射器针头为实验目标进行了测试,其中基于SFCC方法恢复的三维钻石模型量测得到的线元素和角元素的精度分别可达到0.3mmm,0.03°,满足钻石切工等级监控的需求。4.针对复杂的不规则的微(小)型物体表面点云的拼接需求,提出一种基于旋转平台的快速拼接算法,该算法利用空间点云的柱面约束标定旋转平台,进而实现对任意角度点云的自动拼接,无需人工后处理和标志点约束,能很好的同各类三维扫描仪进行结合实现复杂物体的表面点云快速拼接,点云拼接精度同业类领先的拼接算法得到的结果相当(拼接误差为0.3mm)。5.基于点云数据,推导了三维空间几何特征(平面、球、圆柱体)的拟合公式,针对平面特征以平面度的提取进行了测试,针对球和圆柱体一款非标零件进行测试,完成了该零件上的球、圆柱特征的提取。6.基于三角网数据,提出了一种利用多方向断面线约束的最优格网简化算法,该算法能高效的对密集三角网数据进行简化,可分别输出四边形和三角形格网数据,通过同原始数据的比对,简化后的误差控制在0.04mm以内。并以口腔学科中牙模应力性分析为测量需求,将本算法生成的牙模格网数据导入三维有限元分析软件,成功的获取到应力性分析数据。