随着现代工业的发展,传统的测量方式和内容已经不能满足工业生产的需要,物体的外形和数据的获取成为测量领域一个新的重要研究方向。机器视觉是用计算机来实现图像理解、分析和视觉功能的科学。根据其中的立体视觉原理可以利用已完成的立体匹配来确定被拍摄物体的空间三维信息,进而实现实物的空间数据获取和三维重建。近年来,立体视觉技术得到了快速的发展,已被广泛的应用在三维测量技术中。与传统的接触式测量技术相比,基于机器立体视觉的测量技术具有非破坏性、检测速度快、测量精度高等优点。如何快速而准确的获取被测物体表面的三维物体形状信息,并根据这些信息怎样运用数字图像处理的方法进行处理,从而获得较好的被测物体形状检测的效果,成为现代工业发展中一个亟待解决的难题。　　 本文在机器视觉的基础上探讨了基于三目视觉的摄像机标定和图像匹配算法。针对双目立体视觉检测系统在某些形状复杂或者测量角度大的地区容易出现测量“盲区”的缺陷,本文引入基于三目视觉检测系统的摄像机标定和图像匹配技术,并将三摄像机的立体匹配与改进的Canny算子边缘提取相结合,实现了改进的基于边缘线的三目匹配。具体内容包括：摄像机成像原理、各个物象坐标系间转换、摄像机标定、系统结构参数的获取、多视定位算法、极线约束理论、Canny算子的边缘提取以及基于边缘线的三目立体匹配算法。其内容既有方法上的也有理论上的,它涉及到多视觉几何知识、坐标测量技术、计算机技术、图像处理技术和矩阵理论等多学科领域。论文从理论上和实践上对基于三目视觉检测的标定与匹配技术进行了深入细致的研究与探讨,并完成了相应的实验论证工作。