针对工业制造领域中大型工件很难进行全尺寸测量的问题，提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。对该系统所采用的特征识别、相机定向、立体匹配、三维重建、多视点云配准等关键算法进行了研究。提出了改进的CANNY边缘亚像素检测算法，使用先验规则去除误识别的标志点，多次拟合定位标志点中心，对标志点环带多次采样取中值求取编码点的ID。根据ID号找出不同照片中的同名编码点，顺次对照片进行相对定向和绝对定向。然后，根据多幅图像的多极线几何约束，实现非编码点的匹配，消除误匹配。采用前方交会法重建标志点的三维坐标，利用光束平差对计算出的结果和内外部参数做迭代修正。最后，设计了双目结构光扫描系统，提出了一种改进的双目像机标定算法，描述了利用全局和局部标志点的子图同构实现多视点云配准的新算法。实验结果表明，该系统可在生产现场对大型工件进行快速测量，整体测量精度达到0.112 mm/3 m，可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。

针对大型工件的复杂曲面难以精确测量，国外的商用摄影测量软件占据垄断地位。在国内率先开发了近景工业摄影测量系统XJTUDP，介绍了系统的组成、开发内容，研究了基于亚像素边缘拟合的高精度标志点中心检测方法、编码点设计及编码点自动检测方法。重点研究了基于摄影测量的相机标定和三维重建技术，包括共线方程、基于共面方程的像片定向、直接线性变换解法、外极线几何约束和光束平差解法。参照VDI/VDE2634 测试方案，以自行设计的立方体框架为对象，对XJTUDP 系统和TRITOP 系统进行了测试，得出两者精度均小于0.1mm/m 的结论，证明开发的系统完全可以应用在工业测量领域。