视觉测量广泛应用于无损检测、工业自动化生产线、视觉导航、3D四轮定位等各个领域。结构光视觉测量是一种典型的视觉测量方法。结构光测量精度受图像特征点提取精度、标定方法、系统结构参数和测量硬件设备等诸多参数的影响。本课题采用理论分析和实验验证相结合的方法从特征提取,结构参数优化及数据处理三方面入手,以提高结构光目标位姿测量系统的测量精度为目标,平面板件和汽车车轮为实验测量对象,研究了提高结构光传感器目标位姿测量精度的方法,主要内容包括:(1)结构光测量方法分析研究。主要阐述了结构光目标位置测量系统的组成及测量原理,结合单目视觉和结构光的理论知识,建立结构光视觉测量模型,并分析出影响结构光测量精度的因素,对后续测量精度优化仿真及实验分析奠定了基础。(2)图像特征点处理方法研究。主要阐述了图像预处理方法,特征光条提取方法和靶标角点提取方法。然后结合结构光图像的特点,提出了一套提取图像特征点的方法。在光条中心线附近设置初始模型,将高斯模型作为模版,对光条的初始模型进行能量最优解求取,实现光条中心的提取。该方法通过光条的中心几何信息结合光条灰度进行计算,可有效抑制噪声的影响,且具有较强的光条断线修补能力,提取的光条中心具有亚像素级精度。通过仿真及实验证明该方法抗噪声程度好、提取效果理想。(3)结构光测量系统的标定及结构参数优化。首先对相机标定的方法和光平面标定的方法进行介绍,经一系列实验对比,选定一种合适的相机内部参数标定方法。对影响测量精度的系统参数(相机内部参数,特征点提取精度,系统结构参数)进行仿真分析并对系统结构参数进行优化。(4)位姿测量的实验验证。在以三坐标测量机为基础构建的实验平台上,对本文的研究内容进行了实验验证,结果表明,本文方法的位移最大偏差和角度最大偏差分别为0.08mm和0.1度内。本文方法精度较高,可满足工业测试的要求。