双目视觉已在机器人视觉、三维测量等多个领域得到广泛应用。但是,随着研究的不断深入,双目视觉的局限性也逐渐突显出来。例如测量复杂形面的三维形貌精度低,计算速度慢等。基于此,该文提出一种基于双光敏位置探测器(position sensitive detector,PSD)的三维测量方法。利用2个PSD从不同的角度捕获、跟踪激光点的方式来还原工件的三维信息,省去了传统双目视觉中的特征点识别和匹配部分,极大简化了三维测量模型。由于传统的标定方法不再适用,该文提出2种标定方案,改进的Faugeras标定加LM(Levenberg-Marquardt)优化方法和BP(back propagation)神经网络方法。通过对比实验分析,改进的Faugeras标定加LM优化的方法能达到更高更稳定的三维测量精度。