双目视觉测量是模拟人类视觉的一门仿生学。人类利用双目观察外部世界,获得物体的位置,颜色,形状等信息,而双目视觉就是模仿了这一过程。双目视觉通过左右两台摄像机采集图像。测量系统通过提取两幅图像的有效信息,完成对应点的匹配,根据空间几何关系,获取目标的位置。本课题基于此原理,完成目标的相对位置测量。本课题首先查阅了相关文献,研究了双目视觉测量的研究现状和发展方向。根据已有的双目视觉测量方面的文献和书籍,详细研究了双目视觉测量的原理。双目视觉测量首先需要根据双目摄像机的空间几何关系,建立摄像机模型。在建立模型之后,需要对摄像机的内外参数进行标定。本课题采用基于张正友标定法的MATLAB标定工具箱对测量系统使用的摄像机进行标定。接下来研究了双目视觉中的极线几何约束与立体校正。完成建模、标定等基础工作后,本课题详细研究了特征提取。在特征提取阶段,本课题采用了ORB算法。ORB算法由于其良好的实时性,因此得到了广泛的应用。本课题在ORB算法的基础上,加入了高斯尺度空间的构造,使得算法能够在尺度变换情况下,依然能够准确快速的检测到特征点。在特征提取完成以后,本文研究了双目视觉测量的立体匹配。对匹配方法和立体匹配常用的约束条件进行了介绍。通过对原始ORB算法的研究,改进了其匹配搜索策略,采用BBF搜索策略对其进行匹配搜索。通过PROSAC算法对匹配结果进行优化,提高了匹配的准确性。最后,完成了基于VC++和Open CV的双目视觉测量平台的搭建,融合了本文所研究的算法,完成了双目视觉测量试验。实验结果表明,系统能够准确完成目标相对位置的测量。