随着三维打印、精密制造加工和工业产品质量检测的需求不断增加,快速获取高精度的物体表面三维信息尤为重要。本文将明暗恢复形状法(Shape From Shading,SFS)与集成视觉旋转对称激光三角传感器进行结合,利用可快速获取三维信息但精度较低的明暗恢复形状法的数据对可获取高精度三维信息但获取速率较慢的集成视觉旋转对称激光三角传感器进行视觉引导,以对物体表面深度梯度较大的点进行测量。该方法既克服了传统的点激光测量方法需要逐点测量、测量速率慢的问题,同时又保证了能对物体表面的关键点进行高精度测量,提高了测量效率。本文的主要研究内容如下：(1)研究了明暗恢复形状法的物理原理及其经典算法,分析了现有算法的不足并总结了明暗恢复形状法的误差来源与误差规律；(2)搭建了集成视觉的旋转对称激光三角传感器测量平台,设计了一种标定方法,实现了对传感器的测量光路和视觉系统的参数标定；(3)将集成视觉旋转对称激光三角传感器与明暗恢复形状法的数据进行融合,修正了明暗恢复形状法的误差；(4)通过结合改进后的明暗恢复形状方法和集成视觉的旋转对称激光三角传感器,实现一种基于深度梯度的视觉引导方法,并对测量路径进行规划,实验验证了该方法的可行性和有效性。