光栅投影三维测量技术是目前广泛使用的一种三维形貌测量技术,在工业、安全、医疗、影视及娱乐等众多领域发挥着重要的作用。它包括相位测量、摄像机标定、系统标定等部分,各个部分对整个系统的测量精度都有着较大影响。本文着重于研究系统标定部分,它是光栅投影三维测量技术中的关键问题之一,系统标定的目的是将二维图像坐标映射到三维世界坐标,进而完成物体的三维形貌测量。本文的主要工作如下：1.提出了一种新的光栅投影三维测量模型。相比传统模型严格的位置约束条件,本模型放宽了对投影仪和CCD相机的位置要求,使得测量系统的校准更加方便,也更加适用于现场测量,增强了光栅投影三维测量技术的实用性。同时由模型得到的高度-相位映射关系式中,待标定系数与像素点的坐标无关,只需少量采样点即可完成标定,节约了系统标定所需要的时间。实验结果表明,本文所提方法具有较高的测量精度,且能测量具有复杂面形的物体。2.提出了利用神经网络方法来建立系统的高度-相位映射关系。考虑到摄像机镜头的畸变,当利用模型建立高度-相位映射关系式后,待标定的系数达到42个,使用传统方法并不能有效求解系数,且易造成系统的不稳定,进而影响测量精度。因此本文提出利用神经网络强大的函数逼近能力,来建立高度-相位的映射关系,并详细介绍了本文所用神经网络结构及样本采集过程。实验结果表明,由于包含了摄像机镜头的畸变,基于神经网络的高度-相位映射关系具有更高的测量精度及稳定性。