近年来,数字光栅投影体廓测量术被广泛地应用在各种领域,诸如逆向工程、尺寸测量、口内扫描、缺陷检测、机器人导航等。同其他技术相比,光栅投影体廓测量术具有成本低、测量速度快、视场大和空间分辨率高等优势,因此受到市场的青睐。作为计算机视觉领域中的基础研究,三维目标物体的识别与定位技术有着大量的应用,诸如自动装配、生物特征分析及医疗、智能监控、遥感、机器人控制等。本文主要利用基于光栅投影三维测量技术获取场景点云数据,运用点云处理算法实现自然堆叠物体的识别与定位,详细研究工作总结如下:(1)基于光栅投影三维测量原理,对相对相位、绝对相位及高度的获取方法进行了阐述;在绝对相位获取方法中,对多种时域解相方法进行了对比研究;完成相位和高度映射数学模型的建立;构建了三维测量系统,用以获取场景点云数据。(2)分析了相位误差的来源,对投影仪gamma非线性引起的相位误差进行了数学分析;研究了被动误差补偿法,对误差补偿表的生成方法进行了改进,改进后的补偿表可将相位误差减小91.37%;研究了相机和投影仪标定的数学模型,在逆向相机模型的基础之上,提出了一种改进式的投影仪标定算法,自制圆点标定板,减少了标定过程中投影仪投射图案的数量,标定操作更加简单快速,标定后系统的绝对测量精度约为0.1mm,相对测量精度可达1:5860。(3)分析了直通滤波、体素栅格化滤波、统计滤波及半径滤波算法,去除了原始点云数据中的冗余点及离群点,并降低了点云的密度;简要分析了各种点云分割算法,阐述了欧式聚类分割算法的分割原理,针对现有分割算法无法实现对各种不同位姿吊环螺栓的完整分割,提出了一种改进式的欧式聚类分割算法,实现了各种自然摆放下吊环螺栓的完整分割。(4)设计了三维目标物体识别的算法流程,分析了各种点云表面特征描述及提取算法,选择了FPFH特征对关键点进行描述,对基于SAC-IA粗匹配算法和基于ICP精匹配算法的匹配原理进行了阐述,并利用该组合算法实现了自然堆叠目标零件的识别与定位,单个目标零件的识别时间约为1.5s。