新冠肺炎疫情的暴发使得非接触式静脉注射机器人备受医务人员青睐，但目前对机器人入针角度的研究较少，多以粗略的角度进行入针操作，这会增加穿刺失败率，且由于患者本身存在的个体差异，有时会有明显疼痛感。为此，针对手背静脉注射机器人入针角度的确定展开研究，重点完成对手背测量数据的优化，以保证入针角度计算结果的准确性。首先通过单目相机与线结构光扫描相结合的方法获得手背入针区域空间点云，利用最小二乘法对手背点云进行拟合得到手背平面；在线结构光系统标定过程中，通过构造误差函数，采用最优化方法进行迭代求解来消除测量误差；然后以得到的入针区域平面为依据确定入针角度；最后设计实验，验证所提方法的准确性。实验结果表明，优化后结构光平面位置的平均误差约为0.1 mm，满足项目需求，为后续全自动注射奠定基础。

线结构光扫描是一种非接触式三维探测技术, 在成像、测距等诸多领域具有广泛应用。针对旋转扫描系统引起的三维成像弯曲现象, 基于三角法成像原理, 提出了一种激光线扫描图像矫正算法。设计了旋转线扫描三维成像系统, 对距离2.7 m的目标进行了矫正实验, 矫正前图像直线度误差是0.36 m, 矫正后该误差低于0.02 m。实验结果验证了该算法对图像弯曲矫正的有效性。

针对水下物体的三维探测和目标识别，研究了一种基于线结构光扫描的三维物体探测和三维场景重建方法。该方法使用激光线光源扫描探测区域，用标定板进行定标，建立采样数据的二维像素坐标系与三维世界坐标系的映射关系，通过坐标系变换，将二维线结构光扫描数据转变为三维物体信息。在水槽中进行了实验：采用电荷耦合器件(CCD)相机记录了线结构光扫描的图像数据，利用Matlab软件编程实现了水下场景的三维重建，通过三维重建结果可以较清晰地识别出原目标物体的形状，分析了影响探测精度的原因和改进方法。实验证明了该扫描和三维重建方法应用于水下目标探测的可行性。