物体的三维轮廓包含着物体的形状信息,外形及尺度测量是人类认识和改造世界的基本手段之一,是现代化生产质量控制的主要技术。结构光三维视觉检测以其高精度、光条图像信息易于提取、实时性强等特点,近年来在工业环境中倍受瞩目,在三维自动检测和物体识别等领域内具有不可替代的作用。本文在大量调研国内外目前三维重构方法的基础上,采用激光光截法并使物体旋转360。对物体进行三维重构,并且利用该方法对火车车轮进行了三维重构,以达到对车轮表面一周进行全面测量的目的。重构系统主要部分包括摄像机、激光器、旋转平台及计算机。激光器发出一束激光打到物体表面上,利用摄像机拍摄下来。由于在物体表面上的激光光条带有物体表面的轮廓信息,所以对其进行采集后输入计算机中进行处理可以还原物体轮廓信息。若让物体旋转一周每隔一定角度采集一次激光图片,则可以还原显示整个物体的三维轮廓图。本文设计了物体三维重构算法,包括图像处理、系统标定及三维重构显示三个部分。图像处理部分主要包括图像预处理,图像剪切及细化。重点是预处理中的细化算法,它是影响物体三维重构后的精度的原因之一。本文通过对比激光几何中心提取法及骨架法,使用了细化精度更好的骨架法。整个设计过程中,系统标定是本文的重点也是难点,标定精度直接影响三维重构的精度。本文调研了几种国内外摄像机标定方法的优缺点,选取了实现比较简单,标定精度较高的张正友标定方法,并且利用已有的基于张正友标定方法的Matlab标定工具箱对摄像机进行了标定。在此基础上将物体的图像坐标数据转化成空间坐标,在Matlab下对数据进行预处理,排序后构造曲线,然后利用了简单可行的三角网格化算法,实现了曲面重构,最终在Matlab及OpenGl下实现了物体的三维显示并对显示结果进行了分析。