摄影测量技术因具有无需接触被测物体、全域信息获取等优点,被广泛应用于几何量的测量。摄影测量在动态测量任务中面临很多新的技术问题和难点,其测量精度低有待提高、测量过程和数据分析过程复杂,阻碍了它在测量工程中的应用。利用多摄像机系统构建大视场的方法,可以实现运动物件全局测量。动态摄影测量的关键问题和难点在于摄像机成像畸变模型和多摄像机全局标定方法。将其应用于风机叶片测量,在风机运行过程中,叶片长期处于变风载荷环境出现持续大幅振动。为了防止叶片过早折断或分离引起安全事故或经济损失,需要对风机叶片进行振动测量,其结果可为叶片运行状态诊断提供理论依据。对此进行大量的实验与研究。本论文研究中主要的工作与结论有:(1)鉴于现有的棋盘格角点检测算法存在着角点定位精度不足,角点的误检与漏检以及光照鲁棒性差等问题,提出一种棋盘格角点高精度检测方法。利用Hough变换分离出有效直线构建角点序列并进行粗略定位,有效地避免了角点的误检和漏检,为之后圆形模板检测缩小了检测范围,减小了检测过程的计算量。构建圆形模板并利用其非USAN区域分布特征,搜索多个相关点获取其图像坐标和对应的观测距离。通过不断降低多个相关点的实际距离与观测距离形成的差值,最终提高角点定位的精度,从而实现了棋盘格角点高精度检测检,同时自动化程度大大提高。(2)针对于现有多摄像机系统标定方法存在效率低,精度有待提高等问题,提出一种多摄像机全局标定优化方法。全局标定优化的目的有两个:一是构建图像平面与真实空间中坐标对应关系,另一个是构建摄像机坐标系与其他摄像机坐标系之间的旋转平移关系。首先,图像坐标系与空间坐标系构建一个单应性矩阵,再利用旋转矩阵正交特性进行参数分离,在两个基本约束下进行计算,利用最大似然估计求解出最近似的参数。结合双目立体成像原理计算出每个摄像机坐标系中,同一标定平面上的棋盘格角点,并利用角点分布特征对各坐标系中的棋盘格角点坐标进行分组匹配。棋盘格对应角点关系求解外参,最后利用Levenberg-Marquarelt算法逐步对旋转量、平移量等外部参数进行全局优化。从而实现多摄像机系统在测量过程中基于同一坐标系,实现大视场扩展的同时并提高了整个系统的测量精度。(3)在叶片振动测量实验中,为了对叶片的动态特征进行捕捉,首先要实现目标点的动态追踪,其中目标点就是圆形标志点。利用灰度阈值分割结合八领域扫描法和最小椭圆拟合法将圆形标志点完全分离出来,同时计算出圆形标志点的中心坐标,完成圆形标志点的识别与定位。将左右摄像机中的圆形标志点中心图像坐标,结合双目立体成像原理,计算出左摄像机坐标系中的空间坐标。连续拍摄运动的标志点都能精准识别和精确定位,实现目标点动态追踪。采用曲面拟合的方法对叶片振动进行测量,利用局部加权将多个散点拟合成多个小型平面,多个小型平面存在临界处,通过计算将临界处的切向量转换成曲面的曲率。由于获取的散点相对于整个平面是有限的,所以散点的密度决定整个曲面区域的划分。在分割曲面时,先将三维曲面映射到对应的二维平面上,通过临界线方程完成曲面的划分,再映射回三维空间,完成曲面的高精度拟合。最终,测量出叶片的振型及固有频率。