现代制造业的飞速发展,要求对产品进行快速、准确的测量。如今,随着计算机视觉技术的不断发展,推动了具有非接触、实时在线、效率高、精度高、成本低等优点的计算机视觉测量技术在实际工业生产中的广泛应用。根据二维图像对可以获得三维景物信息的立体视觉原理,立体视觉技术已经广泛应用于机器人视觉导航、工件三维尺寸自动测量、医疗辅助诊断等。立体视觉技术是现今一个热门的研究课题,有着广阔的应用前景。双目立体视觉技术是根据人眼立体成像的原理,其测量的实现是通过采用两台相同性能的摄像机从不同角度对被测物体进行拍摄,然后通过摄像机标定、图像校正、特征提取、立体匹配、视差测距等技术获取被测物体的三维坐标信息,进而重建出被测物体的三维空间形状。本文基于双目立体视觉测量技术基本理论,研究了实现计算机视觉三维检测的各个关键步骤和算法。并针对具体的算法进行了分析和对比,提出了适合的算法,通过实验验证了算法的可行性。本文的主要研究内容如下：(1)研究了摄像机数学模型和标定的原理,给出了具体的标定方案,通过编程实现了图像的获取和摄像机的标定。标定数据包括描述摄像机内部成像的内部参数和描述摄像机与外界环境关系的外部参数。(2)分析了几种图像预处理的方法,对图像进行了优化,突出图像的特征信息,并对这些预处理方法进行了对比实验。(3)研究了投影校正的原理,对标定的结果进行了投影校正,校正后的图像可以降低后续特征匹配的难度。(4)本文重点研究了基于SIFT局部特征描述子的立体匹配算法,它属于基于特征点的稀疏匹配,是基于尺度空间的图像特征匹配,对光照变化、畸变和噪声都有很好的鲁棒性,为了提高SIFT算法匹配精度和降低算法复杂度,文章提出了改进的方法,将小波变换和极线约束引入,大大缩小了搜索范围,提高了算法速度,并最终通过编程实现。(5)在获得图像对的对应匹配点之后,根据视差测距的原理,研究了恢复三维物体空间坐标和获取物体几何信息的方法。最后给出了三维测量的实例。