三维测量技术是一种关键的机器视觉技术,它在逆向工程、图像识别、人工智能、虚拟现实以及生物医学等方面都有着重要的应用。其中传统的接触式三维测量存在测量耗时长、弹性材料测量受限等缺点,因此无法满足工业生产的需要。条纹投影的三维测量技术是一种非接触式的方法,这种测量技术具有效率高、测量准确的优点,因此成为了三维测量领域研究的热点。本文针对条纹投影中的一些关键技术展开研究,比如基于相位匹配的多传感器三维测量系统、大视场的三维测量系统以及3D点云配准等若干关键技术,并对这些技术进行了分析和总结,本文的主要内容如下:1.介绍了条纹投影三维测量技术的基本原理以及国内外研究现状,阐述了PMP(相位测量轮廓术)、格雷编码、摄像机成像模型,以及对获取到的3D点云数据处理的基本方法。2.由于单传感器测量范围的限制,多传感器测量系统逐渐成为获取物体完整3D面型的重要的方法。然而,传统的多传感器测量系统,它们相互之间的系统标定是分开的,整个测量系统的标定耗时长、操作复杂,不能满足现场标定的需求。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于相位传递的多传感器测量系统,每套测量系统的标定相互关联,并且在完成整个系统标定后,每套测量系统获得的3D点云数据无需再次配准,自动转化到统一的坐标系下,实现3D点云的全局配准。3.为了能够满足大视场三维场景的测量需求,我们设计了两套三维数据采集系统,第一套采用了一种线结构光旋转扫描的方法来获取室内环境的3D点云数据,该系统能够实现360度场景的测量,但是测量速度慢、效率低。第二套则是利用鱼眼镜头具有宽视场角和大景深的优势,来实现双目立体视觉的大视场三维测量,但是由于镜头本身的特性,基于小孔成像模型的双目立体视觉3D测量方法不再适用于鱼眼镜头模型。因此,本文提出了一种基于球面模型的双目立体视觉测量系统,将测量物体的所在的世界坐标直接地转化到单位球面坐标系,由于采用球面模型代替了平面透视投影模型,因此测量系统的FOV(视场角)不再受限。同时,针对双目测量系统中的特征点匹配问题,本文提出了一种菱形匹配算法,极大的提高了查找的速度和测量的精度。4.在获取测量场景的三维信息后,需要对获取的多组三维点云数据进行点云配准处理。本文提出了一种基于2D图像的3D点云配准算法。首先,通过计算相邻两帧2D图像之间的仿射变换矩阵,完成相邻两组3D点云之间的粗配准;然后,通过2D坐标确定配准对应点的搜索区域,完成精配准;最后,再次通过3D坐标对应的2D坐标来进行全局配准。实验验证,这种方法极大的提高了配准的速度,完成了多个视角3D点云数据的拼接。