植物器官在生长介质中的造型和分布被称之为植物形态构型。研究植物的形态构型对研究植物的生长规律具有重要的理论意义。在农业领域,对农作物形态构型的研究对于农业生产中合理选种、配种、套种和提高农业产量等有着重要的指导作用。如何通过计算机仿真定量地测定和分析植物形态构型的参数,是农业信息化中亟需解决的问题。随着计算机视觉技术的快速发展,高精度的三维信息获取技术可以满足此类需求。本文研究了一种专用于植物器官形态构型的三维信息获取系统。该扫描仪基于无接触式的被动扫描方式,仅需要使用普通的相机拍摄植物器官的多角度序列图像,再对序列图像进行计算分析得到植物器官的表面点的空间坐标信息。获取的表面点三维信息可以规范化为国际标准格式输出。为此,我们设计了系统的总体方案,构建了硬件平台并开发了系统软件。在此基础上,我们重点研究了三维信息获取系统中的相机定标。针对3DCS500型三维扫描仪的需求,本文研究并实现了一种自动化定标系统。我们基于相机和电机的出厂软件提供的函数库进行开发,实现了在用户界面中控制电机和相机的协调运作以采集目标图像,这简化了图像采集环节所需的手动操作；编程实现了控制点信息获取(包括控制点的图像坐标值和世界坐标值)和定标参数计算的自动化。该定标系统只需少量手动操作即可获取供扫描仪直接使用的定标参数。定标设备因为难以实现高精度的加工和安装,会导致控制点存在异常移位误差。本文提出了一种迭代调整的控制点定位算法,用于校正这种异常误差。先使用控制点检测方法获取原始的控制点图像坐标并用于计算一个初始定标参数。接着对控制点进行反投影并计算投影点到控制点的距离,与全局的反投影均方根误差比较,根据比较的结果对控制点的图像坐标进行调整。调整过的控制点图像坐标用于计算新的定标参数,再次进行反投影计算,以此循环直到收敛。该方法能以较小的时间代价,大幅提高控制点的定位精度。在平面模板平移的定标方法中,定标板的装配误差会导致定标板偏离理想位置,以致产生误差。对于这种装配误差,本文提出了基于基准图像的定标校正方法和基于控制点信息特征的迭代校正方法。在基于基准图像的定标校正方法中,我们从电动旋转台中心放下一个线锤,以背景屏为背景拍摄一张锤线图像。检测锤线并获取校正点信息,代入建立的定标板歪斜模型计算歪斜系数。使用歪斜系数校正控制点世界坐标存在的误差并计算定标参数。在基于控制点信息特征的迭代校正方法中,我们建立了一个歪斜校正模型去校正定标物的歪斜误差。基于靠近定标物安装点最近的控制点的歪斜误差是非常小的以致可以忽略不计的特性,提出了一个求解歪斜系数的优化算法,提高了非线性优化的速度和稳定性。两种定标校正方法获取的定标参数提升了三维重建结果的精度。为了降低定标设备的费用并简化定标操作流程,本文研究了一种基于旋转定标板的平面定标方法。使用电动旋转台来带动一个平面定标板,拍摄多张不同旋转角度的定标板图像。在定标图像中获取控制点信息(包括控制点的世界坐标和图像坐标,定标板的旋转角度)并代入我们建立的相机模型,计算定标参数。该定标方法只需较简单的操作即可获取高精度的定标参数。