制造业在我国地位弥足重要,据2018年统计,制造业GDP占我国总GDP的29.4%,同时制造业在新技术研发,经济发展乃至于国际竞争中都不可或缺。而数字化则是制造业自动化的瓶颈所在,三维重建技术在逆向工程,质量检测等领域应用广泛,是工件数字化的基础。传统的工件测量方法受限于难以在精度,效率与成本之间达到平衡,难以实现在行业中广泛普及。本文从硬件和软件两个方面构建了一个结构光视觉检测系统,研究了设备的选型与系统的标定,工件表面点云的生成与点云的后续处理,如分割,配准与可视化,同时采用一系列实验对系统各个环节进行验证。本文首先结合本系统的使用场景,对硬件设备进行选型。对相机成像原理与投影仪-相机几何关系进行建模,得到相位-高度映射。设计流程对相机内参数与映射关系中的参数进行标定,实验表明该方法简单快速,且对投影仪,相机相对位置不严格。其次研究了工件表面三维形貌重建技术。采用四步相移法计算物体表面受调制光栅相位,采用改进的质量引导法和多频外差法对相位进行展开。基于针孔原理对物体相位-三维形貌关系进行推导。通过实验验证上述算法能够完成复杂表面的三维建模,同时得到前者在小范围内效果较优,而后者在大范围内效果较优的结论。接着研究了三维点云后处理技术。针对目标点云与背景混杂的问题,采用OTSU算法结合Kmeans算法,将目标点云与背景进行分割,有效解决了局部收敛问题;针对大尺度物体不能单次完成测量问题,采用FPFH描述子对点云特征进行提取,RANSAC算法进行点云粗匹配,ICP算法进行精匹配的方法进行点云配准,结合应用场景设计实验,实验表明该算法可以用于复杂场景点云的匹配。针对点云可视化效果差的问题,采用泊松重建的方法对点云表面进行重建,实验表明该方法可以有效刻画点云的局部特征。最后在软件系统搭建方面,采用C++语言,在Visual Studio 2017上对软件系统进行开发。将系统标定,三维重建,点云后处理等功能采用模块化设计进行封装,并开发简易的人机交互界面方便用户使用。