原木材积的测量结果直接关系到原木的使用率,是原木加工流程中的关键环节。长期以来,原木材积的测量都是采用人工检尺方法,这种方法很容易受到检尺人员的工作态度、工作经验等主观因素影响,成本较大,其测量精度和工作效率都比较低。因此本文提出了基于双目视觉系统的原木数字化检尺方法。计算机视觉是一门新兴的技术,而基于计算机视觉的测量技术作为数字化非接触式的先进测量技术,具有高精度、高效率和低成本等诸多优点,拥有广阔的应用前景。本课题的双目视觉系统仿照人类双眼对原木的材积等进行测量,整个测量系统由彩色图像预处理、摄像机参数标定、特征提取、特征匹配和原木材积等值的计算这几个部分构成。本文在分析了几种常用的图像预处理方法的基础上,提出了一种基于HSV彩色模型的图像分割策略,将输入的待测目标分割出来；采用了一种新的摄像机参数标定方法,在标定了摄像机的焦距值的同时,还确定了系统中左、右两个摄像机之间的最佳基线距离；着重研究现今热门的图像提取和匹配技术,将鲁棒性较好的SIFT算法与图像的颜色信息结合起来,建立一种具有颜色测量不变性和光度测量不变性的特征描述符,并采用适用于该描述符的快速搜索算法进行关键点的识别,提高了特征提取和匹配的稳定性、精确度和计算速度；最后以双目视觉原理为基础,对原木进行横截面积、检测横轴、材积等数据的检测和计算。利用MATLAB进行仿真实验,实验证明本文论述的原木数字化检尺的计算机视觉方法能够满足实际应用中对原木检尺的非接触式测量的需求,为进一步研究原木的非接触式自动化测量打下了基础。