基于双目视觉的线段长度测量是一种非接触式测量技术,具有效率高、精度高、非损伤性等特点,在工业测量中具有广泛的应用前景。但在实际应用中,在各个步骤中的误差累积会影响最终目标物体的三维重建。在农田垄行结构识别中,线段为基本一维度量对象。为提高系统测量精度,本文以线段长度检测为对象,提出通过线性回归修正系统误差的方法。即从实际应用角度,研究双目视觉系统误差与摄像头拍摄角度、摄像头与目标距离、摄像头高度以及线段自身长度的内在关系。本文首先分析误差的来源,从误差的数学模型入手,结合多元线性回归理论,提出使用线性回归方法对误差数据进行修正的方法。本文共设定18组实验,共获取3420个实验数据。结合统计分析理论,采用线性回归进行分析。对程序计算出的原始数据误差进行处理后得到误差的线性回归方程,然后采用该线性方程的近似方程校正原始计算结果。使误差从原始计算值(-10,10)毫米提高到校正后的(-5,5)毫米,提高计算值的准确性。