随着我国工业生产水平的发展,很多新技术也得到了应用,而测量技术在工业生产领域内有着十分重要的作用。传统的测量方法测量效率与精度较低,无法满足现代工业的要求。而精确度高的测量方法或者测量效率不高或者测量设备的造价高昂。基于计算机视觉的测量技术不仅测量精度高而且设备费用低,因此基于计算机视觉的测量技术研究具有十分重要的意义。本文利用一台立体相机构建了一个立体视觉的测量环境。分别从摄像机标定和立体匹配两个方面进行了一些研究,并利用提出的方法通过实验说明能够达到测量对精度的要求。本文的主要工作包括以下三个方面。①分析了当前主流的测量方法的现状,总结了各自的优缺点。提出了基于双目立体相机的尺寸测量方法。②在标定摄像机的过程中提出了基于图像元信息的摄像机标定方法,改进了双目立体相机的标定。该方法是利用现代数码摄像机拍摄照片时在照片中存储的元信息构建内参数的初始解。然后通过对标定场景图像的特征点提取与匹配,最终恢复匹配点的三维空间坐标。最后利用光束平差法(Bundle Adjustment),在最小化恢复的三维空间点的重投影误差的过程中迭代优化摄像机的内参数与摄像机矩阵。该方法对于标定的场景并没有特殊的要求,而且在测量的过程中可以不断的进行摄像机参数的优化。③针对测量的实际需求,我们采用了基于区域模板的匹配方法。我们提出了一种融合颜色特征与Census特征的相似度计算方法,对立体匹配算法做了一点改进。为了避免中心像素灰度值的过度依赖,在Census的计算过程中对区域模板中心像素的灰度值做了一些工作。最后通过多组实验对本文提出的方法进行了验证。在不同角度和距离上对物体进行测量,实验结果说明,本文提出的方法在实际应用环境中能够满足实际测量对精度的要求。