三维形貌测量在先进制造、航空航天、生物医学等领域发挥着重要的应用。凭借高精度、全视场、非接触等优点，条纹投影轮廓术是目前使用最广泛的一种光学三维测量手段。为了获得物体全局三维信息，通常需要将待测物置于转台之上，通过不断地扫描和拼接来获得物体的全局信息。然而，传统的扫描和拼接是以离线的方式进行的，导致整个三维模型的重建速度缓慢。现有的实时点云配准方法虽然能够有效提高点云扫描与拼接的速度，但实时点云拼接的精度依然受待测物的运动状态影响。本文针对上述问题进行优化改进，提出一种基于全局优化的实时高精度模型重建方法。首先，介绍了一种由粗配准到精配准的快速点云配准算法并提出了基于点云法向量约束的点云初始化算法，能够提升粗配准过程中点云初始位姿计算的稳定性与精度。其次，在精配准阶段引入了图优化算法以获得全局点云位姿的最优解，进一步提升了全局点云配准的精度。实验结果表明，所提方法相比于现有实时模型重建方法，能够实现更高精度且稳定的全局点云配准。特别地，针对动态场景中由于抖动等因素引起的被测物体速度突变等情况，本方法依然能够鲁棒地完成三维模型重建，全方位模型重建的精度达84 μm。

在基于条纹投影轮廓术和转台辅助的360° 三维形貌测量中，使用移动工作台标定系统几何参数时存在操作复杂、携带不便的问题。文中提出了一种基于相机、投影仪、计算机和转台组成的转台的单目全景三维形貌测量系统的柔性标定方法。该算法主要利用转台和标记点完成系统几何参数的标定。对于完整的标定过程，该方法仅要求相机捕捉参考面的变形条纹图像、旋转后标定平面上的变形条纹图像以及旋转后的标记点图像。与传统方法相比，该方法更加方便、省时。新的相位高度映射标定方法用于重建高度为10.000 mm的标定平面，结果为10.047 mm。实验验证了所提方法的有效性。

为了通过减少条纹投影轮廓术所需投影和采集的条纹图像数量，提高三维测量速度，提出了一种用于条纹投影轮廓术的三灰度编码相位展开方法。投影仪投射5幅条纹图像到被测物体表面，包括三幅正弦相移条纹图像和两幅三灰度编码图像，由相机采集经物体表面调制的变形条纹图。通过相机采集到的三幅变形正弦相移条纹图像计算包裹相位。通过相机采集的三灰度编码图像，经过空间灰度平均、灰度三值化、灰色伪码去除后得到三灰度编码值，在获得编码值后利用编码值的空间邻域信息进行解码后得到展开相位级次，对包裹相位进行相位展开。将由对准误差导致的错误相位点去除后得到最终的展开相位。最后，通过系统标定得到的标定系数和最终的展开相位得到被测物体表面的三维形貌。实验结果表明，与最佳三条纹结合四步相移方法相比，该方法在测量精度相当的情况下，测量速度提升了2.4倍。本文所提方法在不牺牲测量精度的同时，提高了三维形貌测量的效率，对复杂形面的快速测量具有实际应用价值。