三维成像技术是一种获取物体空间立体信息的技术,其在民用、工业和军事领域都有重要的作用,目前广泛应用于零件检测、工业设计、逆向工程、实物仿形、虚拟现实、医疗诊断等领域,随着科学技术的发展,三维成像技术应用场合越来越广,越来越受重视,也逐渐成为研究的热点。三维成像方法众多,其中双目视觉被广泛研究,已经成为机器视觉领域中的重要分支。双目视觉是一种直接模拟人眼成像从而判断待测物体距离的一种技术,是最接近于生物视觉系统的三维测量方法,其三维成像原理简单,视差与深度成一一对应关系,只需求得视差,即能得到距离信息。另外,其成像系统也相对简单,且相较而言三维成像速度快。但是,该方法也有其局限性,特别是待测物体表面纹理较少时,双目匹配算法将会出现非常大的误差,因此也无法准确得到物体表面的深度信息。本文从双目视觉三维成像系统的数学模型出发,分析和推导了视差与深度信息之间的数学关系,解释了相机需要标定的原因,并对标定方法进行了详细说明,然后介绍了图像矫正和立体校正的处理手段与实现过程,并介绍了两种经典的双目匹配算法,并给出了重构方法。接着介绍了双目匹配存在的困难,给出了经典匹配算法在实际中的成像效果,分析了其困难所在,引出了结构光投影与双目视觉相结合的方法,并提出了一种双目结构光系统解决方案；设计了一种特殊的条纹型结构光,引入了可信度等级的概念,并基于该结构光实现了可靠的条纹识别算法,大大提高了条纹识别准确率；对非极值点进行了特殊处理,提高了系统双目匹配的准确性和抗干扰性。搭建了双目结构光实验系统,编写了系统软件,使标定、投影、校正、三维成像、3D显示等整个过程高度自动化,实现了快速的双目视觉三维成像功能。最后,对该系统进行了测试和验证,从多个侧面验证了双目标定结果的准确性；将三维测量结果与经典匹配算法进行了比较,发现该方法在保证了成像时间小于经典匹配算法的同时,成像效果远优于经典匹配算法；选取了一个典型的待测物体,进行重复性实验,成像平均误差小于2mm,接着分析了系统结构参数对成像精度的影响,并依据该结果改变了系统参数进行重复实验,验证了分析结果,依据该结果,可以得到更好的成像效果。该系统对于700*500分辨率的图像三维成像时间约为0.5s,实现了2帧/s的半实时三维成像效果,且成像精度可达到1mm。