为解决传统三坐标检测过程中误差大、速度慢、效率低的缺陷,本文将机器视觉融合到精密的三坐标测量仪上,采用智能三坐标视觉检测系统。所谓智能三坐标视觉检测就是通过摄像机采集图像,然后经过计算机进行图像处理,得到产品的特征信息,并且筛选出不合格的产品的过程。本文通过三坐标的精确移动驱动摄像机的平动,模拟了平行双目视觉测量系统,主要内容涉及视觉系统的标定、系统对采集图像的处理、图像的匹配以及视觉检测精度验证四个部分。(1)首先要对双目视觉测量系统进行标定,建立位置与坐标关系,完成位置与坐标的统一,本文分析了Tasi两步法的缺陷的基础上,选择了张正友标定法,在Matlab的环境下进行畸变模型、坐标模型、参数模型的研究,以及标定方法、标定过程、结果与误差的分析。(2)在特征信息的提取研究方面,本文选用了Harris角点提取法,为提高匹配的准确率,又提出了基于图像质心平移的匹配算法,通过获取不同位置的图像质心,将质心的偏移距离作为约束条件完成匹配,并与Surf匹配算法进行匹配对比实验,分别从匹配效果以及匹配速度两个方面,分析了基于质心匹配法的可行性。(3)为得到产品的深度信息(如坐标值、线段长度、区域面积或周长等),选择了角点为目标,求出角点的空间坐标,完成特征点的三维重建,得到产品的深度信息。(4)为了验证视觉检测的精度,本文在正交导轨搭建实验平台下,对被测物进行了两组测量实验:一是对两点之间线段的测量;二是对12mm量块高度的测量,验证视觉三坐标的精度是否满足实时要求。