随着现代工业的发展，过去传统的测量内容和方式已不能满足需要，物体的外形及数据的获取成为人们在测量领域一个新的重要的研究方向。特别是不规则的自由曲面、形体的三维测量，如模具外形、发动机外壳、汽车外形等，如何快速、高精度地获取物体三维表面数据成为现代工业发展中一个亟待解决的难题。 本文在基于机器视觉的基础上探讨了编码光非接触检测物体的方法。机器视觉是用计算机来实现图像理解、分析和视觉功能的科学。根据其中的立体视觉原理可以利用已完成的特征点匹配的序列图像来确定被拍摄物体的空间三维信息，进而实现实物的空间数据获取和三维重建。近年来，立体视觉技术得到了快速的发展，己被广泛的应用在三维测量技术中。与传统的接触式测量技术相比，基于机器立体视觉的测量技术具有非破坏性、检测速度快、测量精度高等优点。 本文讨论的内容有：摄像机成像原理、各个物象坐标系间转换、摄像机标定、系统结构参数的获取、极线约束理论、基础矩阵的鲁棒获取、特征提取、初始区域匹配、空间条纹边界编解码、稠密匹配以及各种三维重建模型。其中针对传统立体视觉检测系统中特征点稀疏检测信息量少，本文引入基于时空的编码光方案实现了高密度的空间编码，并将编码光所带的稠密检测信息与外极线约束相结合实现了左右图像中对应点的立体精匹配，并获得了高密度匹配点，最后利用精匹配点，根据本文提出的三维重建模型最终实现了物体表面深度信息的获取。其内容既有方法上的也有理论上的，它涉及到多视觉几何知识，坐标测量技术、计算机技术、图像处理技术和矩阵理论等多学科领域。论文从理论上和实践上对基于机器立体视觉的编码光测量技术进行了深入细致的研究与探讨，并完成了一些实验论证工作。