随着科技的日益发展,传统的测量方式已经无法满足人们生活和生产的需要,基于结构光的单目视觉测量由于具有非接触、测量速度快、精度高等优点,近年来越来越受到重视。在基于线结构光测量的基础上,本文采用单目视觉和被动式扫描,能够更加容易的获得三维信息,该测量系统涉及到的关键技术有三点:系统的标定、线结构光光条图像的预处理、线结构光光条中心提取。在本文中,摄像机和线激光器之间的相对位置保持不变,将物体放置于一维平台上,线激光器将线结构光投射到物体表面,每移动一个位置,摄像机拍摄一幅图像,实现物体表面的三维扫描。本文的主要工作和创新点如下:(1)建立线结构光传感器数学模型,分析了线结构光视觉传感器的标定原理,在harris角点提取的基础上引入距离约束以及曲线拟合的思想,提高了精度,并通过实验验证。(2)研究了线结构光光条图像的特点以及影响光条图像质量的因素。针对反射率相对较大的物体,本文提出了新的去噪算法。为了分离光条与背景,本文在最大熵值分割的基础上引入了梯度算法,并与其它常用方法得到的结果进行了对比分析。(3)讨论了线结构光光条中心提取方法的优缺点,针对非规则光条,本文提出了一种基于方向场方向上的加权重心法的中心提取方法,并与其它方法在精度和速度上进行比较分析。针对规则光条,提出了基于灰度矩的亚像素中心提取算法。