随着科学技术的发展，工业生产自动化程度的不断提高，越来越多的图像算法被应用到机器视觉检测中。光度立体是一种经典三维模型重建技术，与双目视觉、DFF和激光三角法这三种三维重建方法相比，具有适用范围广、硬件成本低廉、效率高等特点，在虚拟现实、工业制造检测等领域有着广阔的应用前景。光度立体包括梯度提取和基于离散梯度数据的曲面重建两个步骤，本文首先介绍了光度立体梯度提取算法的基本原理，并针对原算法鲁棒性差、效率低等缺点做了一系列改进，例如对阴影和高光区域的处理、光源非均匀性校正等。实验证明，这是一种在效率、精度、稳定性上均能满足流水线生产过程检测需求的解决方案。接着，本文深入研究了基于离散梯度数据的曲面重建算法，通过加入Butterworth高通滤波器和设置边界条件进一步提高了算法精度，并做了实验仿真。最后结合产品表面缺陷监测、凹凸字符提取两个应用实例，详细描述了光度立体技术在生产检测中的具体处理流程，取得了较为理想的效果。