随着机器视觉的发展,该技术在航空、航天、军事及民用等领域已经有着越来越广泛地应用。通过多目视觉技术对目标上特定光点的在线三维测量来完成运动捕捉或大尺寸物体的三维几何量测量任务随处可见。由于视觉三维坐标测量系统结构简单,现场安装方便,稳定性及可扩展性好等优点,近年来视觉测量相关应用得到了迅速发展,对于三维坐标测量精度也提出了更高的要求。为保证视觉系统的测量精度,需要准确地匹配同名像点,高精度的多目视觉测量模型、摄像机校准模型和多摄像机方位估计模型。通过对多目视觉系统中相关技术的国内外研究现状进行了分析,总结出目前存在的问题,针对这些问题,主要进行了以下研究:首先定义了测量坐标系,并介绍了用到的基础优化算法,为解决空间前方交会问题,提出了广义正交投影法计算线性解,依据不同像点的重投影误差大小确定权重系数,进行加权非线性优化。其中没有成像差异的同名像点匹配也是坐标测量过程中的难点,根据有效摄像机数量不同分情况进行了探讨,提出了基于基础矩阵、三焦点张量、反投点到其余反投射线距离最短等几何约束的匹配方法。然后详细阐述了摄像机成像模型及基础理论知识,利用基于3D虚拟校准模板的三正交消影点方法获得摄像机本征参数封闭解,建立径向畸变校正模型,由于校准优化过程需要用到大量特征点,并需要拟合直线,此过程易受测量误差影响,针对以上问题采用多点最佳拟合直线法拟合直线,并构造了基于马氏距离的目标函数。最后提出多摄像机相对方位现场估计总体方案,利用四点L型框架建立绝对坐标系,通过逆1D标定思想和几何约束获得摄像机相对绝对坐标系初始值,使1D棒在测量空间做自由运动优化结果并直接计算两两摄像机之间方位,接着引入方位固定约束进行一致性校正,结合前两步结果充分利用多摄像机冗余信息实现参数全局优化。仿真实验验证了本文各部分方法的正确性和可行性,实验结果表明算法具有较好的鲁棒性和较高的精度。