针对大尺寸三维形貌测量中高覆盖率与高精度的要求，提出了一种兼顾测量覆盖率和三维不确定度的智能组网规划方法。结合视觉测量要求，建立了视觉测量网络的离散化几何模型，确定了组网规划的决策变量，给出了视觉测量网络覆盖率和目标点三维不确定度两个概念。通过分析多种摄像机位姿约束条件，应用多目标遗传算法对组网决策变量进行全局性搜索，最终实现了多视觉的精确组网。对螺旋桨主体结构模型进行了仿真，结果表明测量网络覆盖率可以达到99.72%，三维不确定度可以收敛至0.0326 mm。通过单视觉多站式测量实验，验证了该