为了准确识别物体模态频率，降低测试成本及环境要求，提出了一种双目摄影测量辨识结构模态频率的方法，并对某型风力机叶片进行了测试。首先，通过两台摄像机从不同方位同步并连续采集振动结构及人工布设的多个标记点的图像；其次，采用高斯滤波进行图像去噪，经过Canny算子分割特征点边缘信息，用最小二乘法和迭代法拟合圆曲线，对标记点进行高精度的亚像素定位，计算摄像机交会范围内每一个测试点的时间响应函数与三维空间坐标信息；然后，使用KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法实现特征点跟踪匹配，利用改进的快速傅里叶变换算法，将时域信号转换为频域信号，辨识了叶片的前4阶模态频率；最后，与加速传感器、激光多普勒测振仪（laser Doppler vibration，简称LDV）的对比结果表明，双目摄影测量获取的模态频率误差仅在5%范围内，验证了该方法的可靠性和有效性。