随着科技的发展,对物体三维测量精度的要求越来越高,促使三维测量技术快速发展。结构光法是三维测量技术中的一种方法,具有测速快、精度高、非接触等优点,因此成为测量领域的研究热点之一。国内外在线结构光三维测量方面进行了广泛的研究,并取得了丰富的研究成果,但在摄像机标定与光条中心的提取等方面有待进一步的研究和深入探讨,在相机标定方面,相机畸变问题没有得到有效解决,在光条提取方面,传统激光中心线的提取方法,易受噪声影响,且精度不高,比较适于低精度场合。本文提出了一种三线结构光三维测量方法,首先,研究了相机畸变对相机标定的重要性,然后对线结构光光条中心提取进行了研究,最后,搭建三维测量系统的实验平台,进行三维测量实验,对实验数据进行分析与验证。实验结果表明本文基于多线结构光的三维测量系统能够有效提高测量精度。论文主要工作如下:首先,用摄像机采集畸变光条,然后进行相机标定。在本文中采用改进的张正友相机标定方法,引入多层前馈神经网络中的误差反传播BP神经网络方法来提高标定精度。其次,提出了一种三线结构光光条中心的亚像素级提取方法,该方法融合了自适应中值滤波法、阈值法、均方灰度梯度法及加权灰度重心。采用自适应中值滤波法对光条图像进行去噪,阈值分割方法对图像进行分割,用阈值法初步提取光条中心,采用均方灰度梯度方法求取光条精确法线方向。将该方法与传统方法进行对比,该方法能够有效提高提取精度。最后,搭建多线结构光三维测量平台,并进行基于多线结构光小球直径尺寸的三维测量实验,获取实验数据,对实验数据进行分析及验证。结果表明本文基于多线结构光的三维测量系统能够有效提高测量精度。