叶片是飞机发动机中的重要零件,其型面精度影响着发动机的性能。机器人叶片打磨能去除叶片铣削后留下的刀路凹痕及表面硬化层,保证型面精度,但由于离线测量方法的限制,未能实现叶片测量打磨一体化。针对这一问题,本文结合叶片光学测量和双目结构光的发展现状,研究了基于双目结构光的叶片型面在线测量技术,主要工作如下:基于双目结构光测量原理,通过四步相移法加八步相移法的混合编码方式对叶片进行编码,选取多频层次法计算绝对相位,根据三角测量法重建叶片轮廓。阐述双目结构光系统标定原理,主要包括单目相机标定原理与立体标定原理。针对叶片类扁平型零件多视角测量数据的配准问题,为减小机器人重复定位精度给点云配准带来的误差,提出了一种基于机器视觉的旋转轴在线标定方法,每次测量叶片前,通过不同视角下的棋盘格标定板（固定在机器人第六轴上）图像,获取相机与标定板之间的位姿关系,经坐标变换直接求解第六轴与相机之间的刚性变换矩阵,然后控制机器人转动叶片获取多视角点云数据。为满足叶片在线测量的要求,提出了一种基于旋转轴和迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法的点云配准算法,能根据旋转轴在线标定结果自动完成叶片多视角点云配准,得到完整、精确的叶片点云数据。搭建双目结构光叶片在线测量系统,进行标准量块测量和叶片在线测量实验,量块测量偏差低于0.044mm。将叶片测量模型与Leica T-Scan 5扫描得到的参考模型进行3D比较,平均偏差为-0.007mm,实验结果表明,该叶片测量系统的测量精度可以达到0.05mm。