近年来,随着立体视觉技术的发展和相机成像质量的提升,基于双目或多目相机的高精度3D视觉检测技术得到了长足的发展及广泛的应用。3D视觉检测中,高精度、灵活的相机标定是实现准确且快速测量的基础。然而,现有的相机标定技术应用于实际的大视场测量环境时,存在大型标定靶标制造困难、不易摆放与移动等问题,使标定过程在现场复杂环境条件下难以实施。本项目提出了一种近景摄影测量与全站仪相结合的大视场相机标定方法,在此基础上,发展并实现了一种大视场3D视觉检测技术,可在现场复杂工况下实现大型工件/结构三维变形的实时检测。具体的研究内容及成果如下:（1）提出了一种近景摄影测量与全站仪相结合的大视场双目相机标定方法。该方法首先利用单个相机近距离采集多张不同姿态摆放的标定靶标图像,并基于近景摄影测量技术,实现图像的定向、标志点三维坐标重建及单个相机内参数的求解;其次,在测量视场中布置多个标志点,控制双目相机同步拍摄一张标志点图像,并利用全站仪观测出视场中任意两个相距较远的标志点的距离作为近景摄影测量中的比例尺,解算出标志点的三维坐标及双目相机的外参数。本文提出的标定方法兼顾了相机标定的精度及灵活性,具有高精度、高柔性的特点。（2）提出一种卡尔曼滤波与极线约束相结合的序列图像中标志点三维坐标重建方法。该方法首先利用卡尔曼滤波器对历史帧图像中标志点集合的运动状态进行估计,并通过全局最邻近方法完成与当前帧标志点集的关联匹配;之后,利用极线约束实现立体像对中同名标志点的匹配;最后,基于标定阶段获得的投影变换矩阵实现序列图中标志点的三维坐标重建。实验结果表明该方法能快速稳定地实现序列图像中同名标志点的正确匹配及三维坐标精确重建。（3）研制了一套大视场3D视觉检测系统,即光学三维动态变形监测系统（Dynamic Measurement System,DMS）。该系统硬件部分主要包括工业相机组、全站仪、标定靶标及高性能计算机。系统软件主要利用C++、MFC及CUDA编程语言进行开发。该系统可实现大型工件表面关键点三维坐标、位移、轨迹、速度、加速度、频率等的实时检测。实验结果表明,对于30 m×20 m的测量视场,本文提出的标定方法的重投影误差约为0.791个像素,提出的大视场3D视觉检测技术的重复性标准偏差约为0.796mm,依据国标《GB/T 27663-2011》获得的平均测距标准偏差约为4.072 mm。