三维重建是计算机视觉当前研究的主要热门方向之一，它利用二维图像信息获取物体的三维信息。目前主要应用于工业自动化、智能机器人、遥感测量、三维重建和虚拟现实等。其中，基于计算机视觉的高精度三维尺寸测量技术也正在得到广泛研究和应用。　　本文利用计算机视觉技术，基于序列图像实现简单工业零件的高精度三维尺寸测量。研究的主要关键技术有:　　1.使用棋盘格标定板和张正友摄像机标定法对摄像机内参数进行高精度标定。测量工件尺寸时，使用直线网格标定板标定摄像机外参数。　　2.对初始标定的内外参数进行精炼优化，优化方法采用光束法平差算法。在优化摄像机内参数时，使用本文推导的共享摄像机内参数的光束法平差优化算法，进一步提高摄像机标定精度。　　3.格网点提取:对图像进行Harris角点检测、非格网点排除得到初始格网点坐标，然后对每个格网点附近图像进行取反、细化，Hough变换提取初始直线，根据初始直线拟合两条精确直线，直线相交得到亚像素格网点坐标。　　4.工件特征点检测:初始检测工件特征点和Hough直线，利用直线和特征点的关系拼接直线、排除异常直线，最终直线拟合并相交得到亚像素工件特征点坐标。　　5.使用对极几何、匹配唯一性检查、双向匹配求交集、RANSAC方法剔除误匹配等方法对每对图像的工件特征点进行匹配。　　6.重建工件特征点三维坐标，并使用光束法平差和RANSAC方法优化特征点三维坐标。最后，使用OpenGL显示重建的工件三维模型。