为加强大型企业物流信息化管理,需要及时控制原材料的库存和出入库,解决料堆堆场中物料堆存放与盘存过程中的有效计量问题。本文在分析了现有几种计算机辅助视觉三维测量方法的基础上,针对目前单目和双目视觉检测系统在大型物料堆测量中现场测量架搭设困难以及摄像机视场存在死角的问题,研究一种基于三目视觉的物料堆体积测量方法。论文的主要研究内容如下：(1)全面分析了三目视觉摄像机装置几何结构对测量的影响,确定摄像机摆放位置和角度,建立光学投影系统。(2)基于Tsai两步标定法,完成了三目视觉摄像机的单点标定和全局标定；建立了测量系统中四个坐标系之间的转换关系及标定模型；并对摄像机的标定精度进行了评定。(3)采用彩色图像的灰度化和灰度图像直方图均衡化对料堆图像进行预处理,增强了图像的对比度；在研究现有多种特征点提取和匹配方法的基础上,针对料堆图像灰度变化不明显的特征,选取了人工辅助找点与配准方法对料堆图像进行特征点的提取与匹配。(4)在得到摄像机内外参数和完成料堆图像特征点匹配的基础上,根据摄像机标定模型反变换原理,计算得出了料堆图像表面特征点的空间坐标值。(5)对获取的边界散点利用最小二乘法计算倾斜角,从而对由于摄像机平台与料堆平面的不完全平行而导致偏斜的整个料堆散点进行校正。(6)选用算法简单的反距离法和RBF网络对校正后的料堆散点进行插值,完成了料堆的三维重建和体积计算。本课题在一定程度上实现了大型料堆体积测量的自动化目标,通过在实验室建模测试,达到了料堆测量的精度要求。该方法简单易行、成本较低、推广性强。