大型航空零部件在生产、制造和运输过程中不可避免会产生一定的尺寸误差和形面变形，不同环节的误差累积从而导致装配环节飞机的装配协调准确度控制十分困难。目前，国外航空生产厂家已基本能实现数字化设计、制造、装配一体化的生产过程，其中一个关键环节是零件产品的数字化测量，以数字化测量手段还原制造零部件的实际形面信息和几何尺寸，与理论检测数模对比，以指导完成高质量的飞机零部件装配。双目立体视觉测量由于其测量精度高、鲁棒性好、效率快、测量范围广等特点，已逐渐被广泛应用于飞机数字化装配过程中。本文采用基于辅助激光扫描的双目立体视觉测量方法，实现大型航空构件形面的三维测量。针对测量过程中的激光条纹特征提取以及被测目标的边界特征提取等图像处理方法进行了深入研究，主要内容如下：　　（1）针对测量现场拍摄的光条图像亮度分布不均匀，光条特征难以快速、高精度提取的难题，提出一种基于自适应阈值处理的光条中心提取方法。建立光条区域分割自适应阈值数学模型，在此基础上，利用局部二次曲线逼近快速获取光条法线方向进行光条中心提取。实验结果表明：与Steger算法相比，光条中心提取偏差基本在0.1pixel以内，而提取效率提升约3倍。　　（2）针对测量现场光照环境复杂、背景干扰严重导致被测零件边界难以完整准确检测的问题，提出基于光条几何特征突变的目标边界特征提取方法。分析光条特征在目标边界处的几何突变特性并建立边界数学模型，采用粗精结合的方式进行边界特征点的高精度提取。边界提取实验表明：该方法能够有效提取复杂背景环境下的目标边界特征，提取精度达到0.056%。　　（3）为进一步提高图像处理的效率，采用改进的Kalman滤波算法对光条特征感兴趣区域进行快速跟踪定位，从而在感兴趣区域内进行光条中心特征以及边界特征的快速提取。实验结果表明：该方法能够有效跟踪定位序列图像中的光条区域，可使该区域内图像处理效率提高62%以上。　　（4）搭建基于辅助激光扫描的双目立体视觉测量实验系统，在实验室采用标准件测量验证本文所提光条中心提取方法和边界提取方法，平面三维重建误差达到0.06mm，并于某飞机制造厂部装现场测量中进行了大型机身壁板零件测量，验证了本文方法的现场可行性。