傅立叶变换轮廓术可以通过一幅条纹图像实现三维重建,因为速度快、非接触成为目前光学测量领域研究热点之一。而三维测量仪器的便携化、经济型是一个非常有意义的研究方向,具有广泛的应用前景。为此,课题利用智能手机和微型投影仪开发了一种便携式三维重建系统,通过微型投影仪将条纹图案投射到被测物体表面,通过智能手机捕获变形条纹图像,进而完成三维成像测量。但是,记录的图像存在失真和噪声的问题,严重降低了三维重建精度。此外,傅立叶变换丢失一部分高频信息,无法精确的测量形状的急剧变化的物体,如何进行高精度的三维重建成为论文研究的核心问题。本课题“基于希尔伯特-黄的便携式三维测量技术研究”,利用智能手机、微型投影仪等构建类傅立叶变换轮廓系统,并利用希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)理论完成三维成像重建,在抑制零级项、背景噪声等同时,提高三维重建的精度。具体研究内容如下:首先,根据基础的光学知识分析物体三维测量理论以及三维重建的过程。分析了傅立叶变换法和相移法的各自特点,为了一次采集即可实现三维重建选择以傅立叶变换轮廓术作为论文的理论基础。其次,对快速经验模态分解算法进一步的改进,并提出了改进希尔伯特-黄算法与傅立叶变换轮廓术相结合应用在便携式三维测量中。改进希尔伯特-黄算法通过去除直流分量、抑制背景噪声提高傅立叶变换轮廓术的精度。本文使用改进希尔伯特-黄算法处理条纹图像,克服了传统希尔伯特黄算法存在的模式混叠现象,缩短了传统希尔伯特-黄算法的运行时间,采用希尔伯特螺旋变换的幅值分布图识别噪声。通过仿真验证了改进希尔伯特-黄算法分解效果优于传统希尔伯特-黄算法,希尔伯特黄三维测量技术三维重建的精度高于傅立叶变换轮廓术。最后,利用便携式三维测量系统采集条纹图像,详细分析了智能设备、实验环境对采集图像质量的影响,并提出了改进方案。通过对比传统的标定方法,选择张正友标定法和Brown优化方法对智能设备进行标定,验证了标定方法、移动智能设备均可满足实验的需求。基于改进希尔伯特-黄三维测量技术的便携式系统的最大误差为0.89%,验证了该系统三维重建达到较高的精度。