在大尺寸三维形貌测量中,立体测量设备的测量精度和测量广度往往不能兼得。为了得到高精度的观测数据,我们需要以较小的测量距离以及较小的视场角来对景物进行三维形貌测量,单次测量只能得到有限范围内的观测数据,无法满足测量的需求。实际生产加工中,我们需要对几米至几十米的加工零件进行尺寸检测,由于测量距离过大或存在遮挡,一次测量无法获得完整的观测数据。因此,为了能获得覆盖测量范围的精确的观测数据,测量过程中,就需要不断改变立体测量设备的位置姿态,对场景做多次局部测量。但是,测量过程中改变立体测量设备的位置姿态会导致获取的观测数据不在同一坐标系下,不能直接进行数据拼接。因此,必须对观测数据的坐标进行转换,将其统一到同一坐标系下。针对以上观测数据的坐标转换问题,本文提出了一种基于静态基准转换的三维拼接技术,并对其中的一些关键技术展开了深入的研究。本文主要包括以下几方面内容:(1)介绍了静态基准转换系统及其基本单元,包括局部测量单元、姿态转换单元以及静态基准单元,详细阐明了每一基本单元的组成元件和作用,论述了三维数据的获取及其坐标转换原理,最后针对几种典型的三维形貌测量场景,给出了相应的静态基准转换系统的设计方案,并研究了景深的计算以及相邻基本单元间距的计算。(2)讨论了图像特征点的精确提取以及位姿估计等关键技术,对中心透视投影模型及像差模型做了详细的研究。亚像素角点定位的仿真结果表明,角点提取误差小于0.01像素,满足高精度测量需求;对几种常用的位姿估计算法进行了仿真,结果表明RPn P和SP+LHM算法精度高、稳定性好。(3)研究了相机标定技术,包括相机内参数标定、相机固连关系标定,以及相机立体标定。其中,相机内参数标定实验重投影误差约为0.1像素。针对相机固连关系标定,提出了两种可行的方法——全视场标定法和对视标定法。相机标定技术解决了相机串并行网络测量过程中一些不变参数的解算。(4)基于静态基准转换系统的三维拼接实验结果表明,对于测量范围为1~10米的被测物体,拼接误差在1~10cm范围。本文提出的静态基准转换系统,具有很好的灵活性,可根据不同的测量场景作相应的变化,成本相对较低,不需要昂贵的精密仪器,同时避免了累计误差的产生以及标记点对物体表面遮挡的问题,为大型三维形貌测量等应用中存在的观测数据拼接问题提供了一种新的解决思路。