随着工业技术进一步发展,工业产品复杂度不断提升,各行各业对于产品的检测方式发生了变化。所需获取的信息已经不再满足于产品二维图像,而是对其三维信息提出了要求。三维测量技术能够完成对产品的三维缺陷检测,并且可以大幅提高生产效率,减少品质控制成本,对提升工业制造技术具有重大意义。应用在工业上的产品三维信息获取系统,具有测量速度快、集成程度高等特点,并且需要适应工业流水线环境下的高速检测方式,是工业制造中不可或缺的一环。本文研究并搭建了3D相机系统,主要由ARM+FPGA架构的ZYNQ芯片为核心的处理板和工业CMOS图像传感器Python300组成。配合工业流水线模拟平台、线激光发生器,实现了激光条纹图像中心线提取。主要工作内容如下:（1）搭建基于流水线平台的采集控制系统,控制图像传感器等位移间隔成像。流水线平台通过传送带将物体移动到镜头下,并将传送带的位移信息通过编码器输出到ZYNQ芯片,控制图像传感器在实际工业生产环境下对完整物体进行等间隔的图像采集,保证物体的三维信息被均匀采集。（2）在原基于灰度重心法的光条中心线提取算法基础上,对其不足之处进行了优化改进。图像数据传输至后ZYNQ芯片后,首先由ARM端配置与环境相符合的高低阈值来识别并截取图像数据流中的线激光照射部分,然后利用双RAM对该部分数据进行乒乓缓存。最后,通过在FPGA上实现的算法并行计算出一帧图像中每一列上的激光条纹中心线坐标,并将这些点以视频流格式数据整合并传输至DDR（Double Data Rate）芯片存储。（3）提高三维信息提取速度,基于图像传感器的ROI（Region Of Interest）功能,完成指定ROI区域在整个激光条纹图像采集系统中的配置。灵活选取ROI区域可以剔除图像中的冗余信息从而提高采集速度,并可根据实际场景调整所需要的采集范围。最后,使用3D相机系统结合外设与PC端进行系统调试,完成了激光条纹图像的等间隔采集、ROI配置以及线激光中心线的提取。实验结果表明,激光条纹图像中心线提取算法的硬件设计处理速度快、自动化程度高、稳定性好,经过对采样平台的标定以及三维重建之后,能够反映出物体的三维信息。