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随着现代工业生产和科学技术和迅猛发展，各行各业对三维轮廓测量技术的需求日益增长。物体的三维轮廓包含了物体的全部形状信息，因此，对物体的三维轮廓测量可使人们更全面、更深刻地认识物体。在过去 30 多年的时间里，三维表面测量技术已经成为科学分析、工业控制、生物工程、生物医学以及材料科学等方面研究的一种重要而基本的方法，特别是快速成形和逆向工程的兴起，对三维测量技术提出了更高的要求。测量的速度和精度在工业检测、质量控制和计算机视觉等领域中占有越来越重要的地位。 目前，对于板类件计算机视觉测量中采用的投影光栅为单向条纹。本文结合计算机视觉、小波分析、数学形态学理论、图像分割理论及遗传算法，采用类似于结构光的网格型条纹曲线，研究了基于计算机视觉的板类件三维测量中的摄像机标定、目标分割、网格条纹特征提取以及立体匹配等问题。 本文首先构造了基于计算机视觉的三维测量系统，然后利用现有的计算机视觉理论研究成果，对所测工件进行基于两步法的计算机视觉摄像机 Ｖ 形标定，首先采用 Ｖ 形标定块进行线性标定，然后将线性标定结果作为初值，提出了带有摄像机径向畸变的成像模型。 利用两台摄像机所抓拍图像，采用小波变换对图像降噪，利用局部区域搜索法提取目标轮廓离散点并用三次均匀 Ｂ 样条拟合，实现目标与背景分割，去除冗余信息。采用多尺度小波变换提取网格曲线得到离散小波点，利用数学形态学将离散点分为垂直和水平方向点族，并用 B-样条拟合各组边缘点，形成体现条纹边缘真实形状的连续曲线。然后给出了保证边缘曲线定位精度的 B-样条曲线参数修正的迭代算法。提出一种以 B-样条曲线作为基元的自由曲线三维重建法。首先，借助遗传算法，根据视觉几何不变量实现 B-样条曲线对应匹配的并行运算；接着，由外极几何特性，恢复出自由曲线点带；然后，采用 B-样条进行双向曲面拟合，根据拟合误差由迭代算法循环修正，由于网格曲线点带为水平和垂直方向上均匀分布，可以减少迭代次数，并可大大提高重建精度。实验中分析了马鞍形曲面件，波浪形曲面件，球形件以及碟形件的三维测量，给出了精度误差，并且分析了误差产生的原因。 在板类件测量中得出结论如下： 1．构造了基于计算机视觉的三维测量系统，包括硬件组成和软件组成。在分析传统摄像机标定方法的基础上，综合考虑了影响摄像机标定精度的各种因素，提出了基于分步算法的计算机视觉摄像系统 V 形标定方法。通过 V I<WP=79>吉林大学硕士研究生学位论文形标定模板提供了不同高度的控制点，增加了摄像机线性标定的稳定性；并将线性标定结果作为初值，提出了带有摄像机径向畸变的成像模型，提高了摄像机的标定精度。 2．根据小波变换多尺度特性，提出了基于小波变换的条纹图像降噪方法，去除了含噪条纹图像的噪声。在此基础上提出了基于小波变换的板类件边缘信息提取方法并用 B 样条进行边缘拟合。根据多尺度小波变换精确检出目标轮廓边缘，利用局部区域搜索法能够精确提取小波变换得到的边缘离散点，同时有效去除伪边缘离散点，最后用三次均匀 B 样条曲线拟合的轮廓线光滑、定位精确，有效去除小波变换得到的边缘轮廓线的不规则锯齿和毛刺，该方法可以增强图像分割对噪声干扰的鲁棒性，可以达到很好的边缘信息提取效果。 3．提出了从板类件网格中精确检出网格线的技术。首先利用小波变换检出网格线边缘，然后采用数学形态学方法将网格曲线离散点分成水平和垂直方向的离散点，利用无监督聚类方法，将边缘点按条纹实际分布情况分成不同点群，再采用 B-样条将同一点群的边缘点拟合成参数曲线。并通过迭代算法对直接影响 B-样条参数曲线拟合精度的数据点的参数进行修正，以获得定位准确的条纹边缘曲线，为基于计算机视觉的板类零件三维测量系统提高准确的立体基元。 4．给出了基于 B 样条空间的网格曲线三维重建方法。本文将网格边缘B-样条曲线作为基元，以计算机视觉几何不变量为基础，借助遗传算法对条纹 B-样条曲线的进行了整体匹配，并将 B-样条曲面拟合与误差修正结合，仅用很少的迭代次数就大大提高了三维重建精度，恢复出物体可视表面的完整三维信息，并通过实验证明了该算法的快速性、可行性和合理性。 5．给出了基于计算机视觉板类件三维测量系统的测量精度考证方法、误差产生的原因及提高精度的途径以及工程应用实例。 6．用 Visual C++编制了相应的图像处理软件，并将板类件三维测量系统的测量结果与三坐标测量仪的测量结果进行对比，验证了系统的测量效果。对马鞍型曲面件、碟形件、波浪形件以及球形件等工件的测量结果表明，一次测量绝对精度基本控制在 0.10mm 左右，该方法具有速度快、可操作性强、易于维护等优点。 最后，根据目前该领域的研究情况，提出该领域的研究展望，为该领域的进一步研究和发展提供了有益的思路。