随着制造技术和产品质量的提高,离散位置的几何测量不再适合于工业领域。利用产品完整的三维数据进行误差检测已经成为一种趋势。结构光测量技术可以获取物体的三维形貌数据,尤其适用于自由曲面工件。该技术广泛应用于汽车、手机、模具制造等行业的质量把控。因此,研究精度更高、速度更快、成本更低的三维结构光测量方法具有重要的应用价值。本文选择了结构简单、鲁棒性高、非编码的网格结构光模板,提出了基于非编码网格结构光的三维形貌测量方法。目前,结构光测量模型分为双目和单目测量模型两大类,两种模型的实现过程会有所区别,针对这种情况,分别对基于非编码网格结构光的双目和单目测量方法的关键技术进行了研究。（1）非编码网格结构光的双目测量方法的关键技术是立体匹配。通过将网格结构光投射到物体表面,可以更容易地提取用于双目立体匹配地特征点,从而实现三维测量。本文提出了一种新的网格结构光特征点提取算法。首先通过shiTomasi算法实现网格角点的提取,但由于图像噪声的存在,会不可避免地出现角点误提取或缺失的情况,引入密度聚类算法可以解决上述问题。通过噪声仿真实验证明,密度聚类算法能很好地剔除误提取的点,并能准确地将角点进行分组。分组后的每组角点可以确定一个区域,要提取的目标特征点是区域内水平和垂直网格光条的角点。分别对水平线和垂直线进行光条中心点提取,通过光条中心点拟合出交叉线方程,此时可以计算出每个目标特征点的像素坐标。另外,针对遮挡导致的左右视图缺少对应特征点问题,研究了适用的特征点拓扑关系确定方法。（2）非编码网格结构光的单目测量方法的关键技术是系统模型与标定,采用多光平面约束实现三维测量。本文提出一种基于共面约束的网格光平面标定方法。首先对摄像机进行标定,获取多幅网格结构光投影的靶标图像,然后提取网格特征点并进行排序。相邻的特征点可以提供孤立光条的局部区域,通过灰度重心法得到局部光条的中心像素点。根据网格图案的拓扑特征,将每条完整光条的中心点连接起来。然后利用相机模型和靶标平面方程计算出相机坐标系中各光条中心点的三维坐标。最后将这些点进行平面拟合,获取多光条光平面方程。为验证所提方法的鲁棒性和测量精度,利用平移台进行位移测量实验。实验结果与光栅尺的测量数据进行比较,双目测量系统的最大相对误差为2.20%,单目测量系统的最大相对误差为0.84%,并使用该方法实现了钣金件和球体的三维形貌测量。结果表明,该方法能够以较低的成本提供有效、准确的三维数据。