本文以双目视觉测量以及其测量方法、算法上的精度提高为研究目标,利用双目立体视觉的数学模型以及相关图像处理方法在Matlab上设计了一个双目视觉测量平台,并对其中关键步骤的方法及算法进行改进与创新,其内容主要包括:双目摄像机的标定、图像预处理、特征提取及立体匹配等过程,具体的研究内容如下:(1)介绍了传统标定法、自标定方法、主动视觉标定方法以及张正友标定法等方法之间的特点。利用圆心点的定位优势以及这种标定板的定位方法计算出了精度较高的标定参数,为整个双目视觉测量流程提供了计算基础。(2)在特征提取之前分析了摄像机原始图像中需要提取特征的地方存在的问题,选取了合适的预处理方法。接着对于角点特征分析了传统的Harris的角点检测方法在当前环境下存在的不足,针对这种不足提出了一种利用霍夫变换检测出的直线来求取角点坐标的方法。而对于圆形特征,分析当前环境下圆形特征周边存在灰色区域的成因,利用圆形特征本身的实际情况以及其灰度直方图,选取了合适的阈值对原始图像进行处理,并测量了处理后的圆形特征信息。(3)根据本文检测出的角点特性,分析得出了常用的立体匹配方法不适用于本文所检测出角点的立体匹配,然后结合归一化互相关法的数学原理,提出了一种“点-窗口-点”的匹配方法。根据实验证明了这种方法对于本文检测到的角点具有更为精确的匹配率,同时这种方法也同样适用于对圆形特征的匹配。(4)结合本文提出的检测及匹配方法在Matlab上完成对于双目视觉测量软件的设计,并能通过该软件计算得到特征点在世界坐标系下的三维空间坐标。最后根据待测工件的实际值,验证了软件运行得到的结果相较与传统方法具有准确、高效等优点。