随着计算机技术和光电技术的发展，出现了一种新的检测技术--基于计算机视觉的测量技术，该技术是一种利用CCD摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理技术进行非接触测量的方法，具有精度高、速度快、成本低等诸多优点，在现代工业领域尤其是三维测量方面有着广阔的应用前景。　　 本文在分析了国内外视觉测量现状的基础上，研究利用双目立体视觉对机械零件进行测量。整个测量系统由图像输入、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维尺寸重建、结果输出部分构成，本文针对其中的摄像机标定、特征提取、立体匹配三个关键部分展开了研究，其主要研究内容和成果如下：　　 (1)在摄像机标定阶段，提出了一种改进的Zhang平面标定法。本文从三个方面对Zhang平面标定法作出改进：首先，在摄像机成像模型中加入了切向畸变校正；然后，在角点选取方法上作出改进，本文方法是通过选取标定图像中心附近畸变较小的角点来求解初始值，而不是选取所有的角点；最后，将角点精度定位到亚像素级。　　 (2)在图像预处理阶段，对常用的滤波方法进行了比较，根据实际测量图像的特点及特征提取的需要，采用基于中值的加权均值滤波方法，获得了较好滤波效果。　　 (3)在特征提取阶段，对Harris算法作了改进，有效地解决了角点冗余问题，并且提高了角点定位的精度。首先，对图像目标区域分块及块内角点总数进行抑制；然后，对初始检测出的角点进行邻域非极大值抑制；最后，利用角点附近灰度梯度特征实现了角点坐标的亚像素定位。　　 (4)在立体匹配阶段，对特征点匹配算法进行了研究，在基于相似度计算的特征点立体匹配方法中，通过双向视差域约束和滑动平均邻域视差约束，有效地提高了特征点的匹配速度和准确率。　　 (5)在上述理论研究的基础上，实现了基于双目立体视觉的机械零件尺寸的精确测量，并对测量误差和精度影响因素进行了分析。