物体的三维信息反映出物体的形状轮廓,表面结构和颜色纹理等特征,借助这些信息我们便可以对现实生活中的物体进行识别、分类等。近年来人们希望利用电子设备(如计算机,相机等)及相关技术完成这些信息的提取和识别。即采用摄像机捕捉物体图像,在计算机上进行图像算法等相关处理来提取目标三维信息,我们称之为机器视觉中的三维重建方法。近年来随着图像处理相关硬件的功能增强和成本降低,重建方法层出不穷,在军事侦察、生物医学及虚拟现实(VR)领域中成为核心技术。因其高逼真性、高自动化及高效率等优势,从而广泛应用于逆向工程、模式识别、工业检测、质量控制等工业领域中。本文综合目前国内外应用在工业领域中的测量及重建技术的现状及趋势,提出并实现一种新的三维轮廓及纹理测量系统。首先,本文将简要介绍结构光原理的三源双目视觉法轮廓检测系统模型,重点分析以下几个关键技术:激光锁定成像技术,相机系统的标定,线结构光带中心线的获取。着重对相机系统定标方面进行阐述,接着分析获取光带中心相关算法的差异,结合本文采用最佳的光带中心识别算法。接着对物体表面轮廓及纹理的重建作详细探讨。着重介绍三种经典重建算法并总结算法的优劣。结合本测量系统中线结构光原理的实际特征,采用相邻轮廓线拼接策略完成轮廓表面结构重现;在纹理重建部分分析了经典的映射原理,并最终采用一种特殊的像素逐点映射方法实现。最后,针对整个测量系统的软件实现和重建流程两大方面做出详细的阐述。软件部分重点分析采用的数据结构、系统框架(界面)及其整体工作流程;在硬件搭建方面指出了重建系统设备相关属性和要求,阐明重建工作的基本流程。