机器视觉技术是集光学,电子学,计算机学,机械学的一门综合性技术,已经广泛的应用于工业测量的各个领域。光学式三维测量就是机器视觉应用的一个典型体现。条纹投影三维测量技术作为光学式三维测量的一个代表,以其自动化程度高,获取数据快速,测量精确程度高等优点,极大的推动了现代制造业的快速发展。目前,光学式三维测量技术的发展动态受到了国内外广大科研单位、制造企业的高度重视。CCD摄像机作为条纹投影三维测量的视觉部分,是其获取数据的“眼睛”,对CCD摄像机进行标定,建立被测物体表面各点的三维空间坐标与成像面各点二维图像坐标的之间对应关系,获得CCD摄像机内、外光学参数,是条纹投影三维测量实现从二维图像恢复三维信息的重要保证,是条纹投影三维测量顺利完成测量任务的基础。本文以西安工业大学精密光学测量研究所研发的条纹投影三维测量系统为对象,主要对其视觉成像部分CCD摄像机进行了标定,其内容如下：1)在前人研究的基础上对组成条纹投影三维测量系统的投影仪模块、CCD摄像机模块和数据处理模块进行了组装,实现系统的集成化。对条纹投影三维测量原理进行了研究。根据系统在测量过程中CCD摄像机所涉及的图像坐标系、世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系以及理想成像和实际成像之间存在的畸变误差,建立了描述CCD摄像机测量系统的数学模型。根据建立的摄像机数学模型特点,对CCD摄像机测量系统数学模型参数的求解方法做了进一步研究,并对求解摄像机模型过程中所用到的非线性优化算法Levenberg-Marquardt优化算法进行了推导。2)根据条纹投影三维轮廓测量系统CCD摄像机的特性,使用PVC板材,采用印刷方法制作了简易的点阵列标定模板,并把“点圆”圆心作为特征点。对CCD摄像机拍摄的图像进行边缘提取,根据提取结果采用坐标转换思想和数学统计的方法对点圆圆心的图像坐标值进行了精确提取,并且在实验的基础上对特征点提取算法进行了验证,实验结果表明提取精度可达亚像素级别。3)首先对Tsai标定算法进行了详细的研究,结合目前条纹投影三维测量系统摄像机标定出现的问题对Tsai算法做了改进。然后,基于点阵列标定模板特征点图像坐标值和它们的空间三维坐标值,利用数学计算和实验的方法获取了摄像机成像中心和CCD成像面的尺度因子。对Tsai算法和改进后的算法分别进行了摄像机标定实验,根据实验获得的摄像机内外参数、已建立的摄像机成像数学模型与点阵列标定模板特征点图像坐标计算出两种算法的标定误差。Tsai算法的标定误差δ1=0.705mm,δz1=0.651mm,改进后算法的标定误差δ2=0.148mm,δz2=0.093mm,结果显示了算法改进的正确性和优越性。