三维物体形状检测与重构技术是计算机图像处理技术的一个分支,是计算机视觉和计算机图像图形处理相结合的一个研究方向,它在生产自动化、机器人视觉、CAD、虚拟现实和医学等领域都有着广泛的应用前景。如何快速而准确地获取被测物体表面的三维物体形状信息,并根据这些信息对被测物体形状进行三维重构,仍然是一项重要而有难度的研究课题。本论文探讨了一种非接触式快速获取三维物体外形的检测方法——面结构光投影三角测量法。当向被测物体表面投射条纹光栅,从与投影光轴成一定角度的方向观测到由于物体表面凹凸变化而在其表面产生的畸变条纹,这些畸变条纹就包含了物体表面形状的三维信息。畸变条纹图像由CCD摄像头拍摄并传送至计算机,对这些图像进行预处理、阈值分割、条纹细化等一系列处理后,根据相应的数学模型和图像处理算法对畸变条纹进行分析,得到被测物体表面的三维外形数据信息,在此基础上进行三维重构点云处理,读入坐标数据,并显示在屏幕上,同时也可方便快捷地进行旋转、平移、缩放、稀释等一系列点云处理操作。针对本课题点云数据特点,我们对数据进行分组、排序、重新采样以及坐标修改等重构预处理后构造曲线,并提出了简单可行的三角网格化算法,实现了曲面重构。在本文的最后讨论分析了课题进一步的理论研究方向。