近年来,机器视觉技术正逐步取代传统的测量方式,广泛应用于工业检测、逆向工程、虚拟现实、医疗诊断等领域。而三维测量技术是其重要分支之一,实现方式众多,其中最常用的是结构光和双目视觉技术。双目视觉原理相对简单,但当被测对象表面的纹理缺乏或重复时,其深度信息获取变得困难,且匹配计算代价一般较大。而结构光系统可以增加表面纹理,具有较高的重建精度,但投影设备的定标和非线性误差校正过程较为复杂。鉴于以上两种测量技术特点,本课题提出双目视觉技术与结构光相结合的双目结构光三维成像系统方案。本系统中,一方面,结构光仅用来增加对象表面纹理,匹配共轭点对仍基于双目系统成像原理,从而避免了投影设备的定标。另一方面,引进视差梯度原理结合初始视差,解决高分辨率相机匹配共轭点对搜索空间范围过大问题,在保证精度同时,有效提升匹配速度。本文主要研究内容及创新点包括以下几方面:1、针对被测对象表面无纹理引起的误匹配问题,本课题结合双目系统原理简单、易于实现和结构光增加被测对象表面纹理特点,设计了双目结构光三维成像系统。在论述了该系统与传统双目系统异同基础上,分析了双目视觉原理并选定本课题所用结构光方案。2、阐明了本课题的双目结构光方案定标实质。在分析相机成像数学模型、详解所选的平面定标法原理基础上,完成单目相机定标并对其精度及影响因素进行分析。在单目定标基础上,实现了双目结构光方案中两相机间定标。校正了双目结构光系统,使共轭点对匹配由2维降至1维。3、针对传统双目匹配算法在无纹理被测对象误匹配严重问题,本课题引入结构光,提出一种以DeBruijn条纹解码出的初始视差为依据,引进视差梯度缩短搜索范围的快速、高精度的稠密二次匹配方案。实验证明,该方案不仅解决了无纹理导致的误匹配问题,而且相比于传统上投射结构光后进行直接匹配,有效缩短了重建时间。4、搭建了系统硬件平台并确定系统测量参数。分析了系统软件流程,开发了系统定标、图像采集以及三维重建等系统软件模块。选取标准件为被测对象进行重建实验,测试和验证系统重建精度。