随着“中国制造2025”、“工业4.0”等智能制造理念的快速推广,航空、航天、轨交、电子等先进工业制造领域正经历新一轮产业升级,不但对工业产品制造的外形尺寸、性能质量提出了更高要求,对产品可靠性、生产效率、安全性等运行品质要求也在不断提高。在此背景下,对上述领域产品在运行、运动状态下进行基于大尺寸高密度点云的高精度、实时三维形貌测量已成为迫切需求。传统基于面阵相机图像传感的视觉测量方式受到器件制造工艺和测量原理限制,存在测量范围与测量精度、测量速度与测量精度之间的严重矛盾,难以满足动态条件下测量要求。相比之下,线阵相机具有分辨率高、采集速度快、图像数据量小的特点,已在视觉测量领域展现出巨大潜力,但系统仍存在结构稳定性差、视场受限等问题。本文基于现有动态测量思路,简化双目线阵相机测量系统结构,系统研究基于单线阵相机结构光投影的三维形貌测量方法,解决了原理模型、扫描图像匹配和系统标定等关键问题,并搭建了实验平台进行了验证和测量实验,具体研究内容为:1.从测量系统的组成设计入手,研究了测量系统的原理和数学模型,分析了系统测量的误差并仿真了位置参数对误差的影响,合理设置了相机和投影仪的位置参数,分析了扫描图像不发生变形时采集参数需要满足的限制条件。2.提出了一种基于傅里叶变换和极线约束的图像匹配算法,实现了单线阵相机扫描图像与投影仪图像同名像点间的亚像素匹配。3.研究了一种基于空心条纹靶标的线阵相机静态标定方法,利用辅助面阵相机实现了投影仪标定,通过EPn P算法统一了投影仪与线阵相机外参数坐标系。4.在实验室环境下搭建了实验平台,验证了本文提出的标定和匹配方法的可行性,并通过测量实验验证了测量系统所能达到的整体精度。实验结果表明本文提出的测量系统和方法经过单次扫描即可有效重建被测物的三维形貌,测量精度可达0.5mm,具有工业领域实际应用的潜力。