汽车的生产制造是一个超大规模的复杂制造过程,其最基本的前提是汽车零件的制造。传统的汽车零件设计制造流程要求有产品的蓝图设计或其CAD模型,然而在很多场合下设计的初始信息状态不是CAD模型,而是各种形式的物理模型或实物样件,若要进行仿制或再设计,必须对实物进行三维数字化处理并在CAD软件中对获得的数据建模。因此,准确、快速、完备地获取实物的三维几何数据,即对物体的三维几何面进行三维离散数字化处理,是实现汽车零件制造重要步骤之一。本文结合近年来新兴的图像序列三维测量技术,设计了一套大型工件特征点三维测量系统,用于实现三维几何面的三维数据测量。首先通过对目前流行的三维测量技术的比较,确定了使用序列图像三维测量技术作为三维测量系统开发的理论基础。其次对特征点三维测量系统进行了详细的需求分析及可行性分析。在设计过程中,本文将系统划分为三个模块:图像预处理模块,特征点匹配模块,三维重建模块。本文重点对图像预处理模块及特征点匹配模块进行探讨。介绍了相关的理论并详细论述了图像预处理模块中基于人工特征点的图像分割算法以及在特征点匹配模块中人工特征点匹配算法。对以上算法进行了实验验证。最后,在上述研究成果的基础上,建立了大型工件特征点三维测量系统的整体框架,利用Matlab7.0开发了大型工件特征点三维测量系统。开发时留出接口供今后开发使用。运行结果表明,系统具有了三维测量的主要功能。