近年来,基于相位测量轮廓术的结构光三维测量方法凭借其高精度、高效率和低成本的优点,被广泛应用于产品质量检测、虚拟现实和机器视觉等领域。随着社会需求的不断发展,获取动态场景的三维信息变得越来越重要,而目前大多数的测量方法还只能实现对静态物体的测量。相位测量轮廓术至少需要3帧条纹图像恢复出待测场景的相位信息,但是这样的相位大多被反正切函数截断在[-π,π)之间。想要得到无歧义的相位通常需要额外的条纹图像来辅助展开包裹相位,这无疑进一步加重了运动对测量的敏感程度,不利于实现对动态场景的测量。为此,本文提出了一种基于立体相位展开算法的实时三维测量方法,并采用该方法搭建了一套三维测量系统。1.针对系统的非线性响应导致的周期性误差,建立了系统的灰度响应函数,并采用查找表的方式进行校正;然后在此基础上,借助三步相移算法提取待测场景的相位信息,以及基于张正友标定法对双目--投影仪系统进行了标定,获取系统结构参数。2.为了在不增加条纹图像幅数的情况下获取绝对相位,本文提出了立体相位展开算法:引入一个额外的相机,通过遍历所有的条纹周期,分别将左相机上的像素点映射到三维空间后,再反投影到右相机上,最后利用图像匹配来判断该周期是否为像素点对应的包裹相位级次,从而实现相位展开;考虑到算法的实时性和准确性,在实现图像匹配的过程中,分别使用了极线约束、轴向测量范围约束和光强平方差约束逐步排除错点,最后利用像素点的邻域窗口相关计算来确定最终的匹配点;为了提高相关计算中每个像素点的标识度,选择在相移图案中嵌入散斑信息。区别于传统的在整幅图像上随机嵌入散斑的方法,本文选择在相移图案的灰度冗余区域嵌入随机散斑,在提高随机散斑灰度峰值的同时,也避免了条纹图像对比度和信噪比的降低。3.为了提高系统的实时效果,针对本文在算法实现上的特点:从相位提取、立体相位展开到立体重构,每个像素点的计算在所有算法步骤中都是独立的。因此,本文引入了基于图像处理器(GPU)的大规模数据并行计算架构的对算法进行优化。最终,系统成功实现了有效测量点数目为94,163时26帧/秒的实时三维测量,测量精度(RMSE)约为 0.1991mm。