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产品外观表面在线检测作为提高流水线作业效率的主要途径，尤其是在自动化程度极其高的生产线上，有着人工检测无法达到的优势。而在线检测中最核心的莫过于对于产品三维表面的精确获取，国外在三维激光扫描领域已有较好的成果，相比之下国内还处于研究阶段。本文结合课题组的项目将主要研究方向放在对于三维表面缺陷扫描上，提出了可应用于线结构光扫描的自适应复杂光条纹轮廓提取算法。实验中还搭建了旋转式三维表面缺陷扫描系统，可以实现对于中小尺寸的柱形工件的三维表面缺陷扫描。 本文在现有的线结构光三维测量模型的基础上提出了旋转式的线结构光三维扫描模型。采用Zhang的二维平面靶标标定方法对相机进行标定，最终完成了整套旋转扫描系统的总体设计。 线结构光条纹图像的轮廓提取是整个扫描系统的核心。三维扫描需要提取每一帧条纹图像中的轮廓数据，然后对大量图像数据提取的轮廓线拼接成三维表面数据。所以，对于每一帧线结构光条纹图像的轮廓提取效果将影响最终的三维表面恢复的质量。首先对国内外现有的轮廓提取算法进行对比分析，并针对现有算法中的不足提出一种基于Steger算法的自适应的复杂光条纹轮廓提取算法并取得了良好的结果。该算法可以解决激光条纹图像中局部高反射率部分造成的条纹宽度较大的情况并提取出精确的轮廓曲线。 将该旋转扫描系统扫描一种复杂柱形工件-管接头，对存在焊料流失、焊料不足、铜管过烧、焊接裂缝四种缺陷样品的扫描结果进行具体分析，可以发现扫描到的侧表面展开图可以识别出对应的表面缺陷。该扫描结果可用于后期点云准配，对缺陷种类及尺寸进行定性及定量分析。