利用激光三角传感器获取深度数据是机器视觉的重要研究内容,其在工业制造、机械加工、自动控制等领域都有广泛应用。本文针对激光三角传感器的测量效率问题,设计并实现了一种视觉引导的快速测量方法。该方法利用前沿推进法生成测量点,采用蚁群优化算法进行测量路径规划,减少了测量点数,提高了测量效率。论文的主要工作如下：(1)设计了一种基于前沿推进法的视觉引导测量方法。针对传统前沿推进法在生成网格时结构单一,无法体现物体表面深度变化的问题,引入一种边界系数,在生成网格的同时计算节点到最近边缘的距离,指导下一步节点的生成,从而使生成的网格节点充分表达物体结构特征。(2)深入研究了路径规划方法,根据蚁群算法的在处理寻优问题时收敛速度快、鲁棒性强及不易陷入局部最优解的特点,实现了一种基于蚁群算法的激光测量路径规划方法,完成了对散乱点快速、有序地测量,提高了测量效率。(3)搭建了旋转对称激光三角传感器快速测量方法的实验验证系统,快速获取物体表面深度数据,并采用OpenGL软件实现了三维重建的实例验证。