工件的定位与机械尺寸测量是现代化工业生产领域方面的一个重要的研究内容。随着机器人技术的不断发展,以往依靠人工进行工件尺寸测量的方法因其效率不高、误差随机性大以及易受人为因素影响等缺点而逐渐的被淘汰,取而代之的为一种新型的测量方法,即计算机视觉测量。其因具有非接触、检测效率好、自动化水平较高以及低成本等优点而日益被重视,成为当下十分热门的工件测量方法。双目视觉测量作为计算机视觉测量的一个重点研究方向,其发展也越来越受到国内外研究者的重视。双目视觉测量系统主要由摄像机的标定、特征点的提取与检测、图像立体匹配以及三维重建等步骤组成。本文对工件的定位与尺寸测量研究正是在双目视觉测量系统基础上完成的。在对双目视觉测量系统各个环节进行深入研究的基础上,找出了新的改进方法来完成提高工件测量精度的目的。在摄像机标定方面,在对几种比较流行的标定方法进行了研究的基础上,根据实际的工件测量需求,选用经典的张正友平面标定法,在MATLAB软件平台上实现了摄像机的标定操作。实验表明该种标定方法对摄像机的标定精度高,能够满足后续流程的操作需要。针对特征点的提取与检测问题,本文对常见的几种特征点检测算法进行了研究,并通过对比实验分析了这几种算法各自的优缺点。然后在此基础上找出了一种既能保证检测出的特征点具有尺度不变性,又提高了检测效率的改进型特征点检测方法。图像的立体匹配是整个双目视觉测量系统的重点之一,它的匹配准确性关系着最后的工件定位与尺寸测量的精度。文中通过对立体匹配的几个主要过程,如相似度量方法的选择、立体匹配基元的选择以及空间搜索策略的确定等操作,准确的检测出需要的匹配点对。此外,本文对传统的双目视觉测量方法进行了一定程度的改进。首先对双目视觉系统结构误差以及系统标定精度对物体测量精度影响的问题进行了分析研究,并对这些相关因素进行了优化处理,找出了一种较为理想的检测环境。然后在此基础上,通过一种将工件与其背景图像先行分离,再单独对分离出来的工件图像进行处理的方法来完成工件的快速定位与测量。最后通过实验证实,此方法较之传统双目视觉测量方法在对工件的测量精度与效率方面都有了一定程度的提高。