为了实现对微小物体的高精度三维测量，本文构建了一套基于结构光照明的三维形貌测量系统，对该系统所使用的相位编码算法、远心相机标定算法和投影仪标定算法进行了研究。首先，通过边缘提取算法获得二维平面标靶的特征点坐标，使用改进的张氏标定算法完成远心相机标定，通过相位编码结构光得到相机像素与投影仪像素之间的映射关系。然后，由映射关系使投影仪也能捕获特征点的位置信息，进而完成投影仪标定。最后，基于立体视觉模型对被测物体进行三维重建。实验结果表明，标定后的测量系统视场大于2 000 mm²，全视场的测量精度约为32 μm，中心视场的测量精度为10 μm。该系统具有良好的稳定性和重复性，能够满足大多数工业检测的应用需求，展示出广阔的应用前景。

条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法，为机械加工在机检测提供了新的解决方案。由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性，造成结构光在机检测的精度降低。将高动态范围(High Dynamic Range，HDR)技术应用于结构光检测中，可抑制高反光的影响，实现金属零件在复杂场景的测量。本文首先介绍了结构光测量原理，总结出HDR结构光在机检测面临的难点；其次，对HDR结构光技术进行了全面综述，以机械加工在机检测为背景，对基于硬件设备的HDR技术和基于条纹算法的HDR技术分别进行了归纳分析；然后，根据在机检测的条件需求，对各类技术进行总结，并比较不同方法的优缺点和在机检测的适用性；最后，结合近年来先进制造技术和精密测量的研究热点，对潜在应用进行分析，提出技术展望。

Metal parts with highly dynamic areas often appear in industrial production measurements. However, if the traditional fringe projection technique is used to project fringe onto the surface of these metal parts, the light energy will be excessively concentrated and the image will be saturated, resulting thus in the loss of fringe information. To effectively address the high reflectivity problem of the object under test in fringe projection, background normalized Fourier transform contouring was combined with adaptive fringe projection in this work and a new method for performing highly dynamic 3D measurements was proposed. To reduce the number of the acquired images by the camera, a monochromatic fringe of different frequencies was put into the RGB channel to make color composite fringe, and then a color camera was used to acquire the deformed color composite fringe map. The images acquired by the color camera were then separated into three channels to obtain three deformed stripe maps. The crosstalk was also removed from these three images, and the 3D shape of the object was reconstructed by carrying out Fourier transform contouring with background normalization. From our experiments, it was demonstrated that the root mean square error of the proposed method can reach 0.191 mm, whereas, unlike the traditional methods, the developed method requires four images.

数字条纹投影技术由于其非接触、测量精度高等特点在生物医学监测、虚拟现实以及计算机视觉等领域中应用越来越广泛。但其仍存在一定局限性，例如测量深度范围受限和投影仪存在非线性误差。二值离焦技术很好地克服了条纹投影三维测量中的非线性问题，但二值图像的高次谐波分量会造成测量误差。文中提出一种基于抖动算法的多频相位选择方法，该方法利用离焦抖动技术减少二值图像的高次谐波，避免投影仪非线性误差的影响；同时采用不同抖动算法及扫描方向调制得到二值图像，通过对比周期为12~60 pixel范围内的条纹图像在25个离焦程度下的展开相位误差分布，筛选出相应图像频率的离焦选择范围，最终确定不同离焦程度下条纹频率的最优选择。对于深度为22.5 cm被测物体进行了实验，正确恢复了大深度物体的三维形貌。实验结果表明：文中所提出的方法能有效地扩展测量深度范围，从而实现大深度范围被测物体的三维形貌测量。

基于相位计算的光学三维形貌测量技术通过编码条纹图获取物体表面的三维形貌。而彩色高反光物体因表面颜色、曝光程度的不同，导致投射在物体表面的条纹出现调制度不同以及曝光程度不同的双重难题，传统条纹投影轮廓术无法对其进行有效的三维测量。论文提出一种采用多通道预处理二分选择曝光时间法测量彩色高反光物体三维形貌。该方法通过预处理选择曝光时间域，利用二分选择曝光时间,采集四组不同曝光条纹即可恢复物体表面绝对相位。然后采集对应曝光时间下的条纹图像，经过像素选择，实现对过曝像素的处理。将处理过的像素信息在三颜色通道下进行最优光强和颜色选择，生成彩色条纹图。融合各颜色通道内最优相位，从而获取彩色高反光物体表面的绝对相位。最后确定相位和深度之间的关系，即可得到物体表面的三维数据。实验结果证明所提方法可有效测量彩色高反光物体表面的三维形貌数据。

基于条纹投影的三维形貌测量技术，已经在提升测量精度、提高测量速度、扩大测量景深、增加测量场景适应性等方面被进行了大量研究。但由于条纹投影技术本身的原理限制，仅利用传统条纹投影方法难于实现准确的对应点匹配。而依赖于对应点追踪的形变测量和应变分析可以进一步分析物体的运动状态、材料特性以及结构力学参数，在运动仿生学、材料力学、结构力学等诸多领域中起着不可或缺的作用。本文回顾了近年来新发展出的一系列基于条纹投影的三维形貌与形变测量技术，论述了学者们如何在条纹投影系统上一步步实现从简单刚体位移的测量到复杂、精细结构的形变测量和应变分析。分析了此类技术在测量完整度、分辨率以及计算效率上相比于已有形变测量技术的优势，给出了此技术所面临的挑战和潜在发展动向。