近年来，随着轨道交通产业及制造业中曲面向大型化复杂化方向发展的趋势，针对曲面动态测量方法的需求也越来越迫切。现有的静态测量手段存在测量效率较低，曲面测量范围有限的缺点。
　　为了解决上述问题，本文提出了基于双目线结构光的动态推扫式曲面测量模型，利用线结构光的推扫运动完成对曲面形貌的获取，并利用视觉定位的方法恢复运动的轨迹。本文的主要内容及创新点为：
　　(1)动态推扫测量的特点是测量坐标系动态移动，针对曲面测量过程中的动态的测量基准坐标系与全局基准坐标系的关联问题，提出了动态测量基准的逐级传递模型。该模型建立在视觉位姿算法基础之上，针对系统特点提出了基于双目物方空间误差的姿态优化算法，充分利用双目信息在正交迭代框架下计算关联位置间的姿态关系。该算法使关联位置间的姿态计算及基准传递精度得到有效提升。同时为了避免动态基准传递过程中的误差逐级积累现象，利用全局优化的思想将各个关联位置处的旋转矩阵与平移向量放置于整体框架下统一解算，为基准逐级传递过程中误差的抑制提供了一种有效的解决方法。本方法为测量过程中动态基准的传递与关联问题提出一种较为通用的解决方法。
　　(2)针对曲面形变的比较问题，提出了利用系统姿态信息进行比对基准建立的方法，该方法将全局基准坐标系与北东地坐标系关联，计算两次形变比较过程中全局基准坐标系之间的相对旋转矩阵，并利用单一的静态基准点获得全局基准坐标系之间的相对位移。在文中给出了传感器坐标系与相机坐标系的初始位姿标定方法。根据曲面形貌的点云表达特点，提出了基于最小距离投影方法的点云形变比较策略。实验结果表明，形变测量的均方根误差为0.591mm，相对误差为0.109%。
　　(3)针对大型曲面动态测量中对较大测量视场需求，提出了多个系统拼接的视场扩展方法。在拼接过程中为了解决系统之间较小重叠视场的相机外参标定问题，提出了基于李代数框架的多靶标外参标定方法。使用该方法对无公共视场的相机外参标定时无需借助于特制靶标。本文算法在李群空间中计算不同系统之间的相对旋转，能够获得较高的标定精度。利用外参矩阵对多系统测量得到的光条进行拼接，实验结果表明拼接的相对误差在0.12%以内，具有较高的拼接精度。