植物表型是最直观反映植物特征的信息,在遗传育种、生长研究及环境因素影响等研究中起到重要作用,随着成像系统的迅速发展和计算机性能的大幅度提高,植物叶片三维形貌恢复受到了广泛关注,然而分析的结果受人为、测试方法和工具干扰较大,传统研究通常会损害到植物本体,因此研究如何实现非接触测量下高精度、高效率、低成本的作物叶片三维形貌测量具有重要意义。植物表型是指在从植物器官到冠层的不同组织构成上（包括植物的生长结构、组成以及影响产量相关）的复杂性状。植物叶片在大多数植物器官中所占比例最大,是植物体内用于光合作用的活性物质的主要组成部分,叶片的形态、纹理或颜色的变化反映了其是否受到生物胁迫或非生物胁迫。将计算机智能发展应用于农业,实现对叶片的自动分割、识别和分类,得到的结果可以起到快速预警的作用,有助于提高农作物的产量和农产品的质量。通过调研,国内外智能农业的应用现状以及将二维和三维计算机视觉在植物叶片表型方面的研究,结合植物表型生长复杂且多叶片相重叠的问题,提出基于结构光技术对植株三维重建与叶片表型参数方面的研究,实现对植物形态结构的可视化描述和植物表型分析,有助于高通量植物的遗传育种、灌溉施肥和生理生态等方面的研究,具有重要的研究价值和应用前景。本研究首先搭建基于条纹光栅投影的植物叶片三维形貌测量平台。通过对结构光成像原理的了解,针对植株三维重建与叶片分割的需求,选择模块体积较小、视场范围比较适中的投影仪和具有较高的成像质量的相机作为系统的主要部件。同时将三维重建代码进行封装,设计出一套基于MATLAB软件设计的植物叶片三维测量系统的GUI操作界面,为后续图像采集、测量与分析提供工具。为实现三维表型无差测量,研究了条纹投影中的相位编码算法和双频相位展开算法,对相位展开中存在的展开误差进行分析。针对传统相位展开算法求解绝对相位中,由于随机噪声、摄像机和投影仪离焦等因素的影响造成的条纹阶次检测误差,基于两种时间相位展开法,结合截断相位性质提出了两种不同的改进方法,开展了模拟实验和试验验证。将传统方法与改进算法进行结果对比,证明了本文提出的方法在一定程度上解决了相位展开误差问题,为高精度的叶片三维测量提供了解决方案。最后,基于条纹投影技术的植株三维重建与叶片分割试验。对多频算法和相位编码算法进行相位展开的原理分析,分别对多叶片、单个叶片进行三维形貌恢复。在此基础上,结合相移不变性,改变投影的条纹顺序来求取不同组的包裹相位,并根据求取的包裹相位上存在的两类奇异特征点,利用梯度算子求取其跳变点的方法,对求得的结果进行交集运算,再对其进行连通域标记分割,获得单个叶片分割。在单个叶片成功分割基础上,再计算单个叶片面积,建立由网格法求得的面积与本文中校正后的叶片面积间的线性关系。本文围绕光学测量技术,在条纹投影技术的植株三维重建与叶片分割方面展开了研究,对系统设计、相位展开误差、叶片三维形貌恢复、植物表型参数计算进行了实验分析,通过仿真和真实实验验证了本文方法的有效性,为实现非接触测量下高精度、高效率、低成本的作物叶片三维形貌测量提供技术支撑。