随着计算机、微电子、信息和自动化技术的迅速发展，制造技术已发展成为一个蕴涵整个生产过程的高度复杂的集成技术，在制造加工质量检测和逆向工程系统中占据重要地位的三维测量技术已经成为现代制造技术的重要组成部分。　　 首先，对于三维形面在线检测，激光表面扫描效率的提高是有待解决的关键技术环节，为此本文以三维形面检测机器人系统为应用背景，开发出基于目前较先进的DSP TMS320DM642的高速图像采集处理板。设计中充分的考虑了通用性问题，为拓展应用保留了很大的空间，因此可广泛使用于各种图像处理领域。软件系统实现了图像采集、图像压缩传输、传感器标定、激光条纹二维坐标提取等功能，对运算量很大的图像方向模板预处理部分进行了手工汇编优化，并对视频解码器底层驱动程序进行了移植。最终设计实现了嵌入式线结构光视觉传感器并成功的应用于三维形面检测机器人系统，极大的提高了系统的运行效率。　　 然后，为了保证激光视觉传感器的测量精度，在分析、比较各种视觉模型及标定方法的基础上，决定在激光视觉传感器标定技术及理论研究中采用考虑镜头畸变的针孔摄像机模型，基于该模型和Tsai两步法求解模型参数算法，提出了新的标定方法，即线性求解内参数的两步法。三维形面检测机器人系统被作为新标定方法的实验平台，在标定实施过程中，通过自主设计的标靶和装有嵌入式激光视觉传感器的机器人获取激光平面上的特征点作为标定点，利用所提出的标定方法完成参数求解。为了验证标定方法的有效性，对标准件进行了检测实验，通过与Tsai两步法、神经网络标定法进行误差比较，在理论上证明了采用本文提出的标定方法的线结构光视觉传感器的标定速度和准确性有了明显改善。　　 最后，为了进一步提高激光视觉检测精度，针对目前激光条纹提取技术存在的问题，本文设计了基于方向模板预处理的激光条纹重心提取技术，结合本文设计实现的激光强度调制电路及其控制算法，显著提高了激光条纹中心提取的精度。