双目立体视觉作为计算机视觉的一个重要组成部分,它主要是从二维图像获取三维景物的结构信息。相关研究表明,相比较于传统的人工测量而言,采用双目视觉的尺寸检测技术以其非接触、测量速度快、测量精度高、实时性强等显著优点得到了快速发展,成为解决先进制造业中测量问题最具有前途的技术。本文以阶梯轴工件为研究对象,主要对摄像机标定、边缘提取、立体匹配等双目视觉测量系统关键技术进行了研究。首先,对各种摄像机标定方法优缺点进行分析,并结合现有的实验室条件,在基于张氏平面标定方法基础上提出了改进。在摄像机初步标定时候,为了使得检测到的角点更接近于实际位置,采用了一种基于Harris算法的亚像素角点检测,在获得摄像机内外参数后,采用非线性优化方法来提高摄像机标定精度;最后采用得到的单个摄像机旋转矩阵以及平移向量进行双目摄像机标定。实验结果表明,该标定方法操作灵活、简单,并且能够满足实验精度要求。其次,在工件图像边缘特征提取方面,分析几种常用的边缘检测算子优缺点后,在传统的Canny算法基础上,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。通过两组实验,对改进的算法进行了验证。结果显示,改进的算法能够很好的检测出边缘信息,为后边的工件尺寸测量奠定了良好基础。然后,立体匹配是双目视觉测量系统的关键环节。为了能精确地实现工件尺寸测量,需要选用精度高并且正确率高的立体匹配算法。本文提出了基于SIFT的立体匹配算法,在得到工件特征后,采用RANSAC算法,剔除误匹配点,留下好的匹配对,从而能够进一步提高匹配精度。最后,对双目视觉系统硬件平台进行了搭建,以及对双目立体视觉系统软件平台进行了开发。本文取得了一些研究成果,为阶梯轴尺寸测量提供了一种有效的方法,具有一定理论价值与实际意义。