回转类零件三维测量是制造加工业领域的一个重要课题，而传统接触式测量存在测量时间长和工作量大等缺点，从而限制了其在特定场合的有效应用。线结构光三维测量技术集光、机、电和计算机技术于一体，且具有高速度和高效率等优势而备受关注。本文依托国家自然科学基金项目“大尺寸机械零件的高精度在线测量方法研究”(50805023)，以制造加工业中的回转类零件作为研究对象，以几何尺寸和形位误差测量作为研究目标，依赖线结构光旋转扫描方式实现三维测量，所从事的主要研究工作如下:　　1、线结构光系统综合参数标定算法　　线结构光系统参数标定是实现线结构光旋转扫描测量的前提条件，为此建立起一种集摄像机、激光面、旋转轴标定于一体的综合标定算法，使得仅需拍摄一次图像序列即可确定该三者的空间位置关系。为了实现旋转台的旋转轴空间方程的全局优化拟合，提出一种基于交比不变性约束的旋转轴标定算法，采集置于旋转台上的标定棋盘动态图像序列，利用棋盘角点间的交比不变性约束简化旋转轴方程，依赖具有360°视角的棋盘角点旋转轨迹圆，用以实现旋转轴方程的全局优化拟合。　　2、点线特征提取跟踪及其重建技术　　点线特征提取跟踪过程贯穿线结构光系统标定和旋转测量的始终，需要提取编码角点坐标确定旋转台转角，及提取光条中心坐标确定零件轮廓线，用以重建采集图像序列中回转类零件的三维轮廓点云。为了快速准确地提取跟踪线结构光光条中心坐标，提出一种基于时空跟踪的光条中心提取跟踪算法，利用灰度重心法和Hessian矩阵法提取像素级和亚像素级光条中心，依赖时间连续性结合时间序列预测下一时刻光心坐标，依据空间连续性利用谷脊跟踪确定下一位置光心坐标。　　3、特征线引导的三维点云分割算法　　线结构光旋转测量所得三维轮廓点云难于直接获取零件的尺寸信息，利用其邻域微分几何属性提取曲率突变的特征点，依赖曲率变化方向连接特征点构成特征线，用以引导点云分割成多个独立的面片。为了增强点云特征区域以提高面片分割准确程度，提出一种基于曲率密度均值偏移的特征点增强算法，促使特征点随其邻域数据的曲率加权均值发生偏移，逐步迭代运算直至特征点偏移至曲率密度中心，用以实现特征点向尖锐边界区域进行增强处理。　　4、回转零件特征曲面识别重建技术　　点云数据区域分割所得多个独立面片需要逐个进行识别和重建处理，利用其曲率特性将独立面片分类为八种特征曲面，并针对不同的特征曲面采用不同的曲面拟合方法实现拟合重建。为了实现同转类零件沿其回转轴线方向的映射重建，给出一种基于回转轴方向映射的B样条母曲线拟合算法，利用RANSAC算法结合Plucker坐标优化拟合同转轴空间方程，依赖同转轴线方向将三维轮廓点云映射至二维平而，并依据平方距离最小化法作为度量拟合B样条母曲线。　　5、同转零件几何尺寸形位误差测量　　线结构光旋转测量的本质目的在于实现几何尺寸以及形位误差测量，依赖特征曲面拟合重建获取回转轴线的空间方程，利用回转面片数据向回转轴线之上进行投影测量其长度，依据回转面片数据沿回转轴线方向进行投影测量其外径;依据特征曲面切片重建获取截面圆弧的空间方程，采用截面圆弧的最小外接圆与最大内接圆间的差值测量圆度误差，根据截面网弧的圆心所连接构成轴线存在的差异测量直线度误差。　　依据上述理论研制开发了线结构光三维旋转扫描测量系统，并利用该系统进行回转类零件几何尺寸和形位误差测量实验，其实验研究表明:在距离摄像机200mm深度左右的公共视场范围内，所测量的台阶轴几何尺寸的绝对和相对误差分别位于0.16mm和3.00‰以内，所测量的台阶轴形位误差的圆度和直线度误差分别位于0.28mm和0.11mm以内，因而所构建的线结构光三维测量系统可以达到对回转类零件几何尺寸和形位误差测量的基本指标要求。