3D智能传感器基于三维结构光视觉测量,它集结构光激光器、传感器和测量软件于一身,具有运行稳定可靠,维护方便简单,运行和构建成本低廉的特点,可广泛应用于工业自动化、汽车制造、道路检测等系统中。对3D智能传感器测量系统关键算法的研究,有利于提高系统检测精度,并间接降低检测成本,具有重要的研究价值。本文主要研究内容分四部分。1.摄像机标定算法研究了摄像机标定的基础内容:摄像机的针孔模型,摄像机的内、外部参数、镜头的两种畸变模型:除法模型和多项式模型。然后研究相机标定的两类方法,线性标定方法和非线性标定方法,并深入研究了非线性标定方法中的张正友方法。利用张的标定方法,进行摄像机标定实验,实验结果与Opencv的标定结果一致。最后分析使用标定图像的数量与标定结果准确度的关系,镜头的光圈和焦距对标定结果的影响,提出了进行摄像机标定过程中需要注意的事项。2.高精度椭圆拟合算法和亚像素光条中心提取算法通过将椭圆拟合问题转化为非线性最优化问题,获取圆阵列标定板图像高精度圆心坐标,从而提高摄像机标定结果的精度。对比了常规一阶、二阶像素级微分边缘算子和亚像素精度边缘检测算法,使用基于Hessian矩阵法和提出一种基于形态学细化方法的结构光光条中心提取算法,并进行光条中心提取实验。实验结果表明,二者的精度分别为亚像素级和像素级。3.3D智能传感器标定方法研究了传感器的3种测量模型:解析几何模型、面面模型和线面模型;研究了传感器结构光光平面的几种标定方法,分析它们的优缺点,利用双重交比不变的标定方法进行系统标定实验,得到了结构光光平面方程参数。最后理论分析影响结构光测量精度的因素。4.关键算法验证软件介绍系统算法验证软件的摄像机标定模块和系统测量模块;对摄像机标定模块,介绍了两大组成部分:标定算法模块和相机模块,并介绍了部分核心代码;最后介绍了摄像机标定模块的执行流程。据我们所知,采用基于形态学细化原理进行结构光光条中心提取方法,国内还未见报道。