随着工业智能化概念的提出,快速获取流水线产品动态三维信息也显的愈发重要。相移轮廓术具有测量精度高、反应速度快、抗干扰鲁棒性强等优点,已经成为了计算机视觉领域最常用的三维重构技术之一。相移轮廓术测量系统通常由工业相机、光源发生器和计算机组成。由光源发生器调制产生一系列带有特殊编码信息的结构光,投射到静态物体表面。结构光经过物体表面反射之后发生形变,被工业相机捕获。通过对变形结构光进行解码操作和系统相关参数标定,还原出被测物体的真实三维信息,实现静态物体的高精度三维还原。动态三维测量则是在静态测量的基础之上,将物体的运动信息引入到三维测量模型中,构建出新的运动物体三维测量模型。在传统的运动物体三维重构模型中,通常需要不含条纹图信息的物体运动图像来捕获物体运动信息,进行相位误差弥补,进而还原出运动物体的三维信息。本文围绕如何降低运动物体三维测量过程中所需要使用的条纹图数量展开研究。针对运动物体在进行三维测量过程中,需要拍摄多幅不含条纹信息的物体图像来进行物体的运动信息提取的问题,本文提出了一种基于图像相位相关的物体运动信息提取算法,实现带条纹图的物体运动信息提取,减少运动物体在三维测量的过程中所需要使用的图像数量,提高了运动物体三维测量的效率。针对在双频率相位解包裹的过程中,需要两个频率的条纹图进行相位解包裹的问题,本文提出了一种新的条纹内编码算法,实现将高频率和低频率的相位信息同时编码在同一组条纹图中,减少双频率解包裹算法中所需要使用的条纹图像数量,提高了物体三维测量的效率。通过搭建的三维测量系统验证了所提出的新方法。实验结果表明本文所提出的改进算法,能够极大的降低运动物体三维测量模型中所需要使用的图像数量,提高运动物体三维测量的精度与效率,有助于扩展三维测量的应用领域和提高制造业智能化水平。