列车车轮踏面的损伤严重影响着列车的运行安全,在不影响列车运行的情况下,快速、准确、实时地获取踏面的损伤信息,同时获得损伤的“形”与“貌”,是列车车轮健康监测的重要内容。本文主要研究了表面深度测量与三维形貌重建的方法,运用三角测量法与傅里叶轮廓术,针对动态列车车轮踏面缺陷在线检测的研究背景,实现踏面表面的缺陷检测与三维形貌重建,并设计了MFC与.NET相结合的三维视觉测量管理软件系统。主要的工作内容有:1、通过对三角法测量原理、成像原理及系统光学结构的一系列分析,得到了获取深度信息与表面信息的相关计算公式;检测系统的结构和主要装置的布置位置分析;对被测车轮开展实验,采取合适的图像处理算法,实现了车轮踏面表面缺陷的深度测量与三维形貌重建,同时对检测精度进行分析,验证了该方法的可行性。2、利用发散光栅投射法原理实现车轮踏面表面的深度测量与三维形貌重建,其中傅里叶变换轮廓术实现条纹图相位的提取。分析系统结构得到了相位与高度的映射关系,以及被测对象上每点相位的获取方法;对被测车轮进行实验,实现了其三维形貌重建,并对检测结果与误差进行分析,验证了该方法的可行性。3、开发了一款集成了数据采集、数据处理和数据管理等功能的视觉测量系统,设计并实现了相机标定、图像采集、图像处理、数据管理四个子系统,能满足本文以及大多数三维视觉测量应用的需要。本文所做的工作和研究成果对动态车轮的在线缺陷检测和三维形貌重建的研究具有重要参考意义。