针对传统三维测量方法在台阶物体的视觉检测过程中存在无法完整测量、准确率和效率低等缺点,提出一种基于双目数据融合的三维测量方法。该方法结合双目摄像机与线结构光进行结合测量,对得到的数据进行融合,得到更加精准的数据,并且针对台阶表面物体进行系统搭建检测,实验结果表明,相较于传统方法该方法对台阶物体的遮挡问题检测具有良好的效果。主要研究内容如下:1)基于物体台阶表面产生的盲区进行系统设计针对左右相机都能拍摄到的图像进行“平均融合”处理,对于左相机能得到而右相机拍摄不到的图像或者相反时,对这种区域进行“互补融合”。2)改进的光条中心提取算法中心条纹提取的精度和准确性对于图像的特征点提取和匹配有着很大的影响,实验中采用梯度极值法结合重心法进行光条中心提取,选取得到合适的阈值,进而在实施灰度重心提取。3)改进的结构光图像处理在获得到结构光图像之后要进行一系列处理,图像的滤波增强处置,边缘检测和光条纹中心提取,之后对于处理后的结构光图像进行匹配融合。通过对比中值滤波与均值滤波对结构光图像的处理,选用中值滤波首先对左右两幅图像处理,之后进行各种边缘检测算子的对比试验,选定针对复杂表面的结构光条纹边缘有更好处理效果的Canny算子的方法。选用成熟且运用广泛的灰度重心法提取光条中心,进行SURF算法和极线约束原理的复合式匹配方法进行特征点的提取匹配,得到物体台阶型面的三维图像。