随着市场对产品需求和质量要求的日益提高,产品开发的逆向工程技术、产品生产的在线检测技术、模具设计与制造之间和模具与成型产品之间的对比性误差分析技术均应运而生。作为其中关键技术之一的三维扫描测量技术,迅速成为产品与模具CAD/CAE/CAM系统中研究与应用的热点,并发展成为一个相对独立的领域。本文所研究的线结构光视觉传感器标定技术是三维扫描测量技术的基础和关键,其研究对于该领域的技术发展具有重要意义和实用价值。　　课题关于线结构光视觉传感器标定方法的研究,主要包括摄像机内外参数的标定、线结构光视觉传感器的结构参数(光平面与摄像机的位置关系)的标定、角点图像坐标和光条中心提取等方面。　　对于摄像机外参数与部分内参数的标定,本文在分析线结构光视觉传感器测量的工作原理、针孔成像模型、摄像机畸变模型的基础上,建立了考虑一阶径向畸变的摄像机模型,并对需要标定的参数进行了分析。对于模型参数的求解,本文在深入的分析Tsai标定法的基础上,研究提出了基于Tsai法的线性求解参数法,在保证精度的情况下,不但提高了计算速度,而且完全避免了非线性优化的繁琐性和不稳定性。　　对于线结构光视觉传感器的结构参数(光平面与摄像机坐标系的位置关系)的标定,本文首先对如何求出光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标进行了分析与推导,然后用Levenberg-Marquardt法来拟合光平面方程,取得了实质性技术进展。　　对于角点图像坐标和激光条纹中心的提取,本文在分析Harris算法和Forstner算法的原理和优缺点的基础上,研究提出了一种改进的角点提取算法,使提取到的图像坐标达到亚像素级,而且提取角点过程中阈值的选取不受图像灰度、对比度变化等因素的影响。同时,分析和选取合理的图像处理方法(图像滤波、阈值变换、细化)来提取激光条纹中心。　　最后,本课题利用visual c++6.0作为软件开发工具,通过建立参数求解与图像处理的实验平台,结合设计的实验装置,并以真实球体为验证载体,验证了本文研究提出的线结构光视觉传感器标定方法的正确性,并分析了标定的误差和产生误差的因素。　　最终的实验结果表明,本文研究提出的标定方法和改进的角点提取算法正确合理、切实可行,对提高标定精度有显著成效,有利于夯实三维扫描测量技术的基础,并有实际的应用前景。