機器視覺的測量原理基于圖像采集、處理與分析技術，實現對物體尺寸、形狀等特征的精確測量。

機器視覺系統首先通過相機等圖像采集設備，將被測物體轉換為圖像信號。采集到的圖像信號隨后被傳送給專用的圖像處理系統，進行數字化轉換和預處理。在圖像處理完成后，機器視覺系統運用各種算法對數字化后的圖像進行運算，以抽取目標的特征。

這些特征包括物體的邊緣、輪廓、關鍵點等，之后計算機利用提取出的特征，機器視覺系統可以進行尺寸測量。這通常涉及到一系列復雜的算法，傳統算法如邊緣檢測、圖像分割、特征匹配等，某些場景必須用到深度學習技術。

這些算法能夠從圖像中識別出物體的關鍵點，并計算出它們之間的距離，從而得出物體的尺寸。

為了提高測量的精度，機器視覺系統可能會采用亞像素級別的邊緣檢測算法等技術，深度學習技術需要一定時間的特征圖像采集并進行存儲。