随科学技术的进步以及现代工业的需求,更高精度的测量方法已经成为测量科学发展的新方向。尤其当前制造业对产品规格的要求非常严格,高精度的三维测量技术对于监控产品质量的重要性日益增高。而传统的三维测量仪器会受到测量速度,设备成本以及测量方式的限制,已经满足不了现代工业的需求。现如今,机器视觉领域的三维测量技术已经逐步应用于精密测量领域。三维测量技术是机器视觉和图像处理相结合的一个研究方向,也是机器视觉中最热门的研究课题之一。与传统的测量设备不同,从光学原理开发出来的测量系统本质上是非接触式的,能够避免目标物体表面的磨损和变形等问题,且具有测量精度高,灵活性强以及可靠性高等优点。本文研究并设计了一种结合了结构光投影技术的双目立体视觉测量系统,旨在解决现有的视觉系统中存在的特征点稀缺、提取特征点困难、匹配难度大以及测量精度低等固有问题。该系统将格雷码编码技术与周期黑白条纹投影技术结合使用,并在双目视觉系统的基础上构建了一套完整的三维测量系统。本文研究的主要内容包括相机模型的构建、双目立体视觉系统的标定、结构光投影策略的研究、特征提取、立体匹配和三维重构等工作。文中对系统的测量方案以及核心算法的实现过程进行了详细的介绍和阐述,并针对算法中存在的一些难点和关键点提出了有效的解决方案。首先,本文对相机模型进行了深入的研究,并提出了一种简单易行的高精度双目立体视觉系统标定方法,为后续的三维重构奠定了良好的基础。其次,在图像的编码部分,为了克服传统视觉测量中存在的诸多困难,本文采用了一种有效的结构光投影策略。再次,在图像的解码部分,本文基于编码图像的灰度特征提出了一种有效的图像二值化算法。该方法能够获得比较理想的图像二值化处理效果。另外,本文还提出了一种十分有效的特征点编码信息校正算法。该算法能够高效的完成对错误编码信息的检测和校正工作。实验证明该校正算法不仅有效而且高效。除此之外,在特征提取的过程中,为了提高边界特征提取的精度,本文提出了一种高精度的亚像素级边界检测算法。最后,为了验证测量系统的实用性以及所用算法的有效性,我们使用该系统对不同的目标物体进行了多次测量实验,从实验结果来看,本文构建的测量系统以及提出的算法都是比较可靠的,不仅具有较高的测量分辨率,还具有较高的测量精度。