随着我国高速公路的快速发展,路面裂缝检测在我国公路建设已变得越来越重要。针对主流的二维路面裂缝检测系统存在无法克服的路面阴影、油污和光照条件等因素干扰问题,根据结构光检测技术具有精度高、对环境光免疫能力强和获取被测物三维信息等优点,本文研究了基于结构光的路面裂缝检测关键技术。首先,分析目前路面裂缝检测系统的需求,研究了一种基于结构光的路面裂缝检测系统方案。针对检测系统颠簸带来的测量误差问题,分析了系统颠簸姿态变化对测量误差的影响,建立了系统不同颠簸下的测量误差模型,根据误差最小化原则,确定了系统传感器的最优结构方式。针对检测系统颠簸造成导致检测深度分辨率降低的问题,分析了系统颠簸对深度分辨率影响因素与规律,根据相对运动原理,通过调整传感器测量基准面,建立了传感器抗颠簸的检测模型,并提出了传感器结构参数的设计方法。通过该传感器的成像模型,研究了传感器结构参数对测量误差的影响关系,根据误差分析理论,建立了目标函数,优化了传感器结构参数。根据上述传感器结构参数,构建了原理样机系统。实验结果表明,本文的传感器结构参数设计方法能优化传感器结构参数提高检测系统精度。其次,针对现有结构光平面标定方法过程复杂和高成本的问题,根据线结构光传感器成像关系其局部近似线性的特点,提出了一种基于局部线性的直接标定方法。实验结果表明,本文提出的标定方法操作简单,且检测精度满足实际检测系统要求。然后,针对现有线结构光光条中心提取算法无法兼顾精度与实时性的问题,根据二维灰度重心能抑制光条走向干扰的特性,提出了具有自适应窗口的二维灰度重心法,并针对工程实际光条遮挡断线的问题,根据当前光条断线处的前几帧光条信息变化,研究了基于领域曲率的光条断线分类方法,并对不同断线进行补偿。实验结果对比表明,本文方法与传统重心法相比误差减少了36%,耗时仅为改进方法的38%。最后,针对当前路面深度图像对比度弱,以及不同形貌干扰的问题,根据二维路面图像裂缝边缘的特性和深度图像中裂缝高度低于路面基本轮廓的特点,研究了基于分段函数的路面深度图像预处理算法,得到路面裂缝图像。然后又研究了基于Hessian矩阵的多尺度路面裂缝粗提取算法,针对粗提取算法存在裂缝提取局部不连续和对噪声敏感的问题,根据裂缝局部方向的一致性和噪声的离散性,研究了基于线形结构约束的路面裂缝精提取算法。实验结果对比表明,本文方法适应于不同尺度和程度的路面裂缝提取,较文献[57]的方法完整度提高了10%以上,且正确率也提高了2%以上,较文献[69]的方法完整度提高了6%以上,且正确率也提高了至少1%。