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在工业产品设计与制造过程中，需要快速、高精度的获取产品表面几何信息，因此发展出不同类型的坐标测量技术和设备(CMM)。与其它测量技术相比，双目立体视觉测量系统以其能够快速获取大量零件表面数据的独特优势，很好地满足了这方面的要求，因此成为一种重要的现代坐标测量设备。本论文针对双目立体视觉测量系统的精度保证关键技术展开研究，并集成开发了一套精度较高的原型系统，取得了以下有意义的成果。
分析了视觉测量系统中硬件的选择与配置对测量范围、测量精度的影响，并给出了一种视觉测量系统的总体设计方案，明确提出了实现策略。
目前的摄像机标定大多是针对单个摄像机单独进行内外参数标定，由于标定误差的存在，用两个单独标定的摄像机在进行立体视觉测量时，其外参数的标定误差必然会引起较大的测量误差。针对这个问题，本文提出一种立体摄像机标定方法，该标定方法以空间标定点的三维重建误差最小为目标函数，对双摄像机的相对位置进行标定，减小了的空间点三维重构的误差。
在有效继承现有研究成果基础上，针对工业测量用视觉测量系统的需要，重点研究并实现了标定棋盘角点的提取、拼接图像中标志点的提取和条纹图像的二值化算法，提出了一种基于灰度校正的图像二值化方法，获得了较好的二值化效果。针对黑白图像和彩色图像分别采用了基于纹理和基于颜色的图像分割方法，通过对二维图像的处理有效的消除了测量过程中非测量对象产生的无效数据，有效的简化了点云的后处理工作。
图像匹配是立体视觉测量方法的研究重点和难点，针对宽基线立体图像匹配中严重的几何和灰度畸变，提出了一种逐步求精的立体匹配方法。该方法首先应用编码结构光的编码结构实现图像的粗匹配，利用粗匹配的结果估计匹配点之间的几何和灰度畸变系数；然后以此为初值，采用最小二乘匹配算法实现图像的精确匹配。空间点的三维重建可以按不同的误差评判准则来实现，论文研究了各种误差评判准则下的三维重建算法。提出了一种基于标志点的测量数据拼接方法实现了对多次测量数据的拼接，该方法在保证拼接精度的同时，有效的降低的拼接操作的复杂性。
论文对系统的各种误差来源做了全面的分析，讨论了结构参数对测量精度的影响，建立了系统结构参数选择的基本流程。
在以上研究成果和已有技术的基础上，集成开发了一个功能较为完备的原型系统，通过大量的实验从不同的角度验证了原型系统的测量精度。