近年来,随着科技的飞速发展,对物体表面三维形貌及三维变形的测量在基础制造业以及航空航天、国防等领域都有着广泛的实际应用。基于双目视觉的数字图像相关(DIC)测量方法,不仅具有DIC方法全场、非接触、对环境要求低等优点,还结合了计算机视觉理论,可以测量物体的三维形貌信息和全场变形,因此具有十分重要的研究意义。本文主要对双目视觉测量系统的标定以及图像相关匹配算法等关键技术进行了研究,并组建了测量系统进行了实验验证。主要研究工作如下:研究了双目视觉测量以及相机标定的基本理论,包括相机成像模型、三维重建计算和标定方法等。针对相机标定过程,提出了一种基于Harris算法的改进角点检测方法以及一种角点排序方法,改善了传统Harris角点检测算法需要手动设置合适阈值的不足,并且可以实现角点的自动、准确排序。研究和对比了几种整像素以及亚像素相关匹配算法的计算精度及速度,分别选择了快速ZNCC法及反向组合法作为最终算法。此外,针对立体匹配,在初值导致迭代不收敛时,通过将传统整像素匹配结果作为迭代初值的方法与两点间的位移梯度计算相结合,减少了误匹配点的个数;针对时序匹配,通过设置初始起算点,以牺牲单点的计算时间来提高整个计算区域的计算效率,进一步减少了计算时间。组建了一套基于双目视觉的DIC测量系统并编写了相关算法,进行了复杂表面三维形貌重建实验、半圆柱半径拟合实验、刚体位移实验和拉伸变形实验,验证了本文测量系统以及相关算法的有效性。