传统上,家具板材在加工制造过程中的上料、堆垛工序多以人力作业完成,其生产产能效率低且耗时耗力。近年来,机器视觉技术开始应用于板材的上下料过程中,以实现板材堆垛流程自动化。对于板材的堆垛与拆垛动作,首先要解决的问题是为机械手提供3D空间坐标位置,以实现其精确抓取。然而对于板材3D空间位置的获取,传统视觉技术中的平面相机受到较大的环境干扰因素影响。诸如粉尘颗粒多、光照因素不稳定等情况,致使其不能较精确地得到板材的空间位置。为此,本文采用抗干扰能力强的激光线性传感器对板材进行扫描检测,开发了基于线激光扫描的三维测量系统来获取板材的空间位置,其主要工作有以下几个方面。首先,针对板材定位测量中存在的影响因素,查阅并研究了大量三维测量技术方面上的科技文献。在这基础上,对实验中传感器的三角法测量工作原理进行了研究。分析了系统的整体需求,设计了板材位置检测的各个组成模块及系统的工作流程,并根据检测系统的设计方案,搭建了检测系统的实验平台。其次,针对检测系统实验平台,研究设计了板材深度图像的预处理算法,主要分析了图像增强、滤波去噪以及板材目标区域提取算法,并分别就相应的图像算法进行了实验处理,通过对比分析它们之间的处理效果,选取了分段线性变换、中值滤波以及基于高度进行阈值分割的算法对板材深度图像进行预处理,得到了较好的预处理效果。再次,在这基础上,为获取板材的三维坐标等信息,研究了基于板材深度数据进行三维重建及位姿估计的算法。为重建板材的实际模型,设计了一种通过拟合曲面重建的算法来得到其立体模型。并通过分析板材表面轮廓曲率变化特点,采用基于最小二乘原理的方法来拟合板材模型的X、Y曲面,同时在实验中验证了该重建算法的有效性。进一步的,为确定板材的空间坐标及位姿,对板材的目标姿态估计方法进行了研究分析,设计了基于板材CAD三维数据模型对其进行立体匹配的算法,获取了其三维位置信息。最后,设计了板材位置检测系统软件,并对定位算法进行了实验测试,通过分析实验中板材坐标与姿态数据之间的误差,统计了其误差分布情况,实验结果表明该系统可以满足板材位置检测的需求。