如今，各种机器视觉的软件、硬件被大量应用到各类工业现场和安检现场。作为计算机视觉一个重要分支，明暗恢复形状(SFS)方法，也在很多现场软件当中得到应用，并以其输入信息量小和恢复设备精简的优势受到广泛的重视。 工业生产自动化的进程，要求计算机视觉能够完成各种各样不同质地物体的三维重现。其中就包括一些反射系数不均的，甚至透明/半透明的物体的表面恢复工作。如与本课题合作的玻璃瓶厂，就希望能够使用计算机视觉的技术，通过简单的设备来实现半透明玻璃瓶的表面形状恢复。 本文即是基于这两方面的考虑，在原有的SFS算法模型上做出改进，使之在保留自身优势的同时，能够适应半透明玻璃瓶表面恢复的任务。本文所设计的恢复系统包括两个重要组成部分： 一是玻璃瓶的边界分割，即在预处理的基础上，分析玻璃瓶的噪声特点，工业现场的环境影响，选择合适的锐化与分割方法得到玻璃瓶的边界位置信息。 二是玻璃瓶的三维表面恢复。本文在详细讨论朗伯体和非朗伯体的成像模型的基础上，采用逐步逼近事实的方法，对玻璃瓶成像模型进行逐层简化，逐步改进SFS算法模型。直至最终引入数字补光技术和差影处理的方法，修改SFS算法模型，建立适合应用于半透明体、表面混合反射的模型，恢复玻璃瓶的表面形状。 通过对大量啤酒瓶样本进行实验，本系统的算法能够对半透明玻璃瓶的表面大部形状恢复良好，且收敛速度快，可以达到工业现场应用的要求。 本课题受到“广西研究生教育创新计划资助项目”资助。