如今工业生产过程中,对产品的表面检测、尺寸等各项三维参数的测量越来越多,如钢厂的版型检测,卷曲过程中的直径检测,汽车的外形检测等,而其结果直接决定产品的优劣品质。因此,三维测量技术已经发展成为一个富有挑战的重要研究领域。　　近年来,立体视觉受到人们越来越多的关注,其具有非接触式测量、无破坏、高精度等优点。因此,本文以bumblebee双目摄像头为基础,对双目立体视觉的关键性技术,进行研究分析,主要工作如下:　　1,研究双目视觉基本模型,采用基于bumblebee2平行双目相机模型,对模型中各个参数进行标定,采用基于张正友的优化算法进行相机内部参数的标定,包括焦距、畸变参数。在此基础进行双目标定,基距和极线的校准工作,通过棋盘格,利用Herris角点检测算法,得到角点数据,进而得到基距数据,以及极线变换矩阵。　　2.在实例测量方面,做了卷径空间参数点测量以及平面轮廓测量两方面:　　在卷径测量方面,利用投影线激光,引入弦边,通过检测弦边来计算直径的方法,并提出了一种简单可靠的卷径轮廓的测量方法。并利用特征区域特征点进行双目匹配,利用弦边测量卷径。　　在平面轮廓测量方面,针对板型平面纹理特征不明显,利用投影光栅技术,从而达到致密的视差信息。首先通过图像滤波,去除干扰,然后进行条纹细化,进行匹配区域化分,最后利用区域内相位信息进行区域内部二次匹配。　　3.最后通过搭建实验平台,对整个算法进行验证,对结果进行了误差分析,证明了方法的可行性。