本文针对3D智能传感器进行工业检测的局限性,提出了一种利用双目技术与传感器相结合的工业检测方法。本文首先经过图像预处理、相机标定得到左右两个相机的内外参数与畸变参数,然后进行双目标定得到两个摄像机之间的位姿关系。其次将标定靶与3D智能传感器固定安装在工业机器人末端,操控机器人即可控制对被测零件的测量,经过手眼标定可得到标定靶与3D智能传感器的矩阵转换关系。最后对标定靶进行完整的三维重建,得到其完整三维点云。利用整个系统测量被测零件时,经过点云匹配计算标定靶坐标系到双目视觉系统的转换关系,最后根据矩阵运算将被测零件的点云数据统一转化到双目系统坐标系下进行运算,可更加方便快捷的完成对于大型零件的检测任务。因此本文的主要内容如下:（1）对研究背景与研究意义做出阐述,对双目视觉检测技术的国内外现状进行了研究。最后对各个章节的主要内容做出了安排。（2）首先对经典图像预处理算法进行了对比研究,其次提出了一种新的基于亚像素的椭圆中心定位方法以及椭圆轮廓筛选方法,并分析其精度,为相机标定与立体匹配做出了铺垫。（3）详细推导了三种常用相机标定模型,对其优缺点进行了分析,最后选择了张氏标定法来求取相机内外参数,并在此基础上对其做出了改进,利用圆形标定板作为标定物对双目相机进行标定。（4）阐述了实现整个测量系统的理论基础,包括对极几何、极线约束、立体校正、立体匹配、误匹配剔除与三维重建算法。然后介绍了系统流程与矩阵转换原理,最后设计并推导了手眼标定步骤,为手眼标定实验奠定了理论基础。（5）进行了实验以佐证本文课题的可行性,主要实验为单目标定实验、双目标定实验、三维重建精度分析、手眼标定实验与整个测量系统精度分析。实验结果表明,整个双目视觉测量系统具有较高的工业测量精度,可以实现高精度的工业检测任务。