视觉测量是一种新的计算机视觉应用概念。它从计算机视觉概念和方法出发，将计算机视觉应用于空间物体几何尺寸的精确测量和定位。视觉测量以其非接触性、测量精度高以及响应速度快等优点，在非接触在线测量、质量监控与运动分析中具有广阔的应用前景，其应用正逐渐渗透到航空航天、军事装备、生物医疗、目标识别、装备制造、工业测量和自动化控制等诸多领域。视觉测量以计算机视觉为理论基础。虽然理论上的图像处理算法已经相对比较完善，但是由于实际获取的图像需要考虑许多实际问题，而且不同图像处理方法的精度和速度也不同，有些方法虽然能够获得较为满意的精度，但是复杂的处理过程也会制约其实用性。因此，本文以机器人环境感知为应用背景，探索研究适合嵌入式硬件系统实现的机器人视觉测量方法。本文的主要工作可以概括如下:　　1、根据SIFT特征点具有旋转和尺度不变性等特点，提出一种基于SIFT特征点的双目立体视觉测量方法，并在课题组设计的嵌入式图像处理卡上实现。以区域匹配原理为基础对SIFT特征描述向量的计算过程进行简化，提高算法的实时性;引入双向匹配搜索策略，以保证特征点的匹配正确率。通过使用二次多项式对测量结果进行补偿，克服了双目立体视觉测量系统中测量误差随测量距离增加而增加的缺点，提高了系统的测量精度。通过实验对所提方法进行验证，并将该系统安装在移动机器人平台上完成自主避障和自动入库任务。　　2、针对一般环境感知方法探测非结构化环境时存在的缺陷，提出并在嵌入式系统上实现了一种基于发散光斑结构光的视觉测量方法。介绍了该方法的测量原理，建立了测量系统的数学模型。将光斑边缘分为线段和曲线两类，分别采用直线和椭圆的拟合方法对光斑边缘进行拟合，提高系统的测量精度。通过实际的测量实验验证了所提方法的有效性。　　3、提出并在嵌入式系统上实现了一种基于点阵结构光的视觉测量方法。该测量方法能够同时获得物体表面上多个点的三维信息，既提高了测量效率，又有利于机器人对周围环境进行快速感知和理解。引入光点定位及检验过程，以保证光点匹配结果的准确性和鲁棒性。通过实际的测量实验验证了所提方法的可行性。　　4、对线结构光视觉测量方法进行扩展，提出并在嵌入式系统中实现了一种基于多线结构光的视觉测量方法。通过控制各个线激光器的安装位置和角度，将多线结构光视觉测量系统中的光条匹配问题简化为简单的顺序对应问题，降低了算法复杂度。使用两步法提取光条中心，提高了光条中心坐标的精度。此外，还提出了一种结合图像的二维边缘特征和多线结构光测量系统得到的三维信息生成周围环境的粗略深度图的方法。通过实验对所提方法进行验证，并将该系统应用于叉车型移动机器人平台上完成目标定位任务。