三维视觉成像技术作为计算机视觉技术的一个重要分支,因为其效率高、精度高以及能满足自动化生产线的各种要求,而成为了近几年国内外的研究热点。其中,结构光三维成像技术因为成本低、精度高、实时性高、易于实现并且具有非接触等诸多优点取得了广泛的应用前景。该技术根据仿生学三维成像模型,通过两台相机从左右两个不同角度拍摄被测物体,与被测物体构成三角测量模型计算目标表面深度信息,得到物体的三维成像图。由于无纹理三维物体表面能获取的特征点较少,本文采取人为增加特征点的方式,投射De Bruijn循环序列编码的彩色结构光到被测物体表面作为特征信息,以条纹中心线作为特征测量点,通过左右图像特征点匹配,结合标定数据对无纹理三维目标表面进行深度计算获取三维点云。其中,本文的主要工作体现在以下几个方面:1、完成了基于双目结构光三维成像系统的硬件平台搭建与软件实现,并开发出便于操作的集成界面。2、提出了条纹像素宽度较小的5元3阶De Bruijn彩色结构光的编码以增加图像中目标测量点的个数,使重建点云更稠密。并针对相邻条纹欧式距离过小而干扰过大的问题,提出将原编码图中不同颜色的结构光分开投影的方法。提出基于互补码的编码改进方法并设计出相应的解码算法,进一步减小了边界处相邻像素相互干扰的现象,提高了系统的鲁棒性。3、为提高重建精度,本文采用亚像素边缘线提取的方法确定条纹边缘,并结合粗定位的大致位置过滤掉噪点提取亚像素中心线。改进了基于史密斯沃特曼动态规划算法的左右条纹序列匹配方法,解决因为遮挡造成码字缺失,从而破坏序列窗口唯一性的问题,提高匹配的准确率鲁棒性。最后针对点云稀疏的问题,利用深度补全技术补全深度图中的部分空像素点,再反向求取空像素点深度信息的方法,完成点云稠密化。4、通过对不同模型进行三维重构,精度分析,表明本文提出的系统能高精度的复原真实物体表面的三维轮廓。