近年来，随着我国大型装备制造业的发展，视觉检测逐步从小视场检测发展到大视场检测。大视场视觉检测的第一步是进行摄像机标定，标定需要制做与被测物体表面尺寸相近的高精度标定模板。但针对大视场所测量制做与之匹配的标定模板难度极大，所以传统的标定方法难以满足其高质量的检测需求。长期以来，国内外学者对最优结构参数的分析主要集中于双目视觉系统，无法满足大视场测量的标定要求，针对此问题进行了基于三目立体视觉的大视场标定与优化方法研究。本文通过选取系统最优的结构参数和降低摄像机产生的误差来提高标定精度，提出了一种基于三目立体视觉系统的大视场标定方法，并在此基础上进行系统结构参数优化方法的研究，本研究为提高大型装备制造业的检测精度提供了一定的技术支持。　　首先针对大视场检测物体的约束条件提出了分离式标定算法，在算法的基础上分析了分离式标定原理，利用罗德里格矩阵求解出转换矩阵。并根据双目视觉系统检测物体视场角范围的制约性提出了基于三目立体视觉系统标定思想，随后根据大视场测量机理确定了三目立体视觉系统中三台摄像机摆放位置，最后提出了基于三目立体视觉的大视场分离式标定方案。　　然后，在大视场标定基础上进行了系统结构参数优化方法的研究，进一步提高三维重建结果的精度。通过建立三目立体视觉系统数学模型得到摄像机位置的三维坐标与结构参数关系，在此基础上根据误差传递系数最小化准则画出误差传递系数与结构参数的关系图，从关系图综合分析各结构参数对精度的影响，从而得到了结构参数取值最优范围。由于对摄像机镜头畸变校正算法已经达到瓶颈，本文通过建立图像传感器定位偏差分析模型推导出了成像点偏差方程，根据方程画出偏差分布图并提出了偏差检验方法。　　最后搭建了三目立体视觉系统实验平台，通过对比实验对本文正确性进行了验证。结果表明，优化的大视场标定方法能够更好地实现大视场标定。