在“智能制造”时代要求下,采用基于机器视觉的测量技术实现金属工件在机测量,对提高检测效率、加工效率和精度具有重要的实际应用价值。在目前的加工过程中,对工件进行测量时需拆卸工件并二次装夹和重定位,会出现人工测量尺寸效率和精度较低等问题,所以目前的人工测量尺寸不能较好且高效率地完成测量任务。在高新技术产业不断发展的今天,企业需要一种对工件尺寸实时在机测量的方法,并需准确地测量出关键尺寸。机器视觉技术发展迅速,不同的生产领域正广泛应用视觉测量技术。视觉测量技术具有非接触不损伤工件表面、测量较快、精度较好等优势,可为非接触式在机测量提供技术支持。本论文基于双目视觉测量技术,根据在机测量环境和金属工件尺寸的特点,对图像采集、双目视觉测量系统标定、工件图像高光处理、立体匹配等重要方法进行了研究,搭建了基于机床的在机测量平台,实现了对金属工件关键尺寸的在机测量。首先依据双目视觉测量系统和所测工件尺寸的特点,对测量平台硬件进行选型,包括相机镜头,相机支架,相机固定板和数据线,并搭建了非在机测量平台。然后介绍了基于张正友平面标定法的双目视觉测量系统标定,并进行标定实验,获取系统的内外参数,实验表明标定结果准确性较好。在图像处理方面,针对高反射率工件因光照分布不均匀等因素产生高光区域,影响对工件图像的特征提取和立体匹配的问题,提出了一种基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理方法,实验表明此方法可有效降低高光区域对后续图像处理的影响。在立体匹配算法方面,提出了基于极线校正的改进特征点匹配算法,主要包括极线校正,特征点提取,匹配搜索和误匹配优化等部分。实验结果对比表明此算法可获取较多的特征点匹配对坐标,为后续特征点三维坐标计算提供数据。基于以上研究,根据被测工件的加工工艺和机床的特点,搭建了基于双目视觉的在机测量平台。同时研究了特征点的三维坐标和工件尺寸的计算方法,并将所测结果与三坐标测量机所测结果进行了对比分析,判断影响测量精度的因素,并进行了实验验证,为后续控制误差提供依据。通过分析多次重复实验和对比实验的测量结果,表明了所研究的视觉测量系统可较好地计算出金属工件尺寸,实现工件尺寸的在机测量。