目前,机器视觉技术广泛应用于智能制造、逆向工程、工业自动化等领域,而基于三维重建的测量技术已经成为机器视觉的重要研究方向。三维重建的技术手段较多,其中,基于线激光扫描的三维重建系统具有测量效率高、结构简单、易于维护且应用场景多等显著优点。3D相机是线激光三维重建系统的核心部件,本文对其关键技术开展研究,对完善3D相机功能、提升3D相机性能具有重要意义。本文在课题组现有3D相机原型基础上,研究了3D相机软件关键技术,主要内容如下:（1）介绍了3D相机系统组成并分析其软件关键技术。首先介绍激光三角法原理、系统组成及三维成像过程;接着分析硬件结构,对主处理器Zynq-7000和CMOS传感器PYTHON2000的结构、性能和特点进行简要描述,对底层硬件架构进行分析;然后分析软件架构,详细描述驱动框架和Gig E Vision协议;最后,深入分析软件关键技术,这些技术包括激光条纹中心线提取算法和基于ARM的软件关键技术。（2）研究了激光条纹中心线提取算法。首先分析激光条纹的特点以及中心线提取的影响因素,采用图像滤波和图像分割等预处理方法;接着分析常用中心线提取算法,包括极值法、灰度重心法、骨架细化法和Steger算法;最后,在相关学者提出的改进灰度重心法基础上结合图像噪声通常符合高斯分布的特点进一步优化算法,以经典灰度重心法获得中心点初始估计值为圆心选取圆形区域,而圆的半径与中心线曲率半径相关,根据灰度加权计算法线方向上加权距离,利用该加权距离修正中心点,使得新中心点的横坐标不再是整数（列数）,而是亚像素精度。该改进算法针对法线方向与条纹图像列方向偏差较大的应用场景,例如曲面轮廓等。（3）实现了与ARM相关的软件关键技术。移植了PYTHON 2000 CMOS图像传感器的设备驱动程序,使3D相机能够获得激光条纹图像;优化了相机嵌入式应用软件,加入了中心线提取模块,并为多种算法的嵌入预留了接口,同时优化了通信模块;结合霍夫曼编码和Gig E Vision协议设计并实现了相机的远程固件升级;实现了QSPI FLASH+e MMC的相机启动模式,解决了TF卡启动方式易受振动影响等问题。最后搭建了3D相机测试系统,依次从启动模式、固件升级、驱动移植、中心线提取等方面对相机的功能进行系统地测试。利用不同算法提取中心点坐标,由上位机软件重建出三维轮廓并测量,结果表明改进的灰度重心法在曲面轮廓重建中优于经典的灰度重心法。