目前自助行李托运系统可以基本完成行李的适运性检测,但是由于其采用激光雷达的推进式扫描方案只能得到行李的稀疏点云,无法准确可靠的恢复行李表面的三维信息,这使得行李的适运性检测存在误判可能性增加;而稠密点云可以准确地恢复行李表面的三维信息,显著地提高行李适运性检测的正确率,因此研究3D传感器和基于稠密点云的行李适运性算法具有重要意义。论文的主要工作包括:首先,研究了主动激光编码投影的动态纹理增强方法。根据立体匹配的显著纹理特征要求,设计了约束随机编码图像像素编码规则,采用生成的显著纹理特征图像对弱纹理行李进行主动投影,以解决纹理特征不明显或者纯色航空行李三维建模困难的问题。其次,研究了双目会聚模式非极线约束的三维重建方法。根据对极几何原理,推导了沿着非平行极线的最佳点对应搜索算法,并利用坐标映射公式反解出物点真实的三维坐标,从而实现被测目标的三维重建。再次,研究了种子区域生长与引力分割结合的行李件数检测算法,并通过实际实验验证了该算法的有效性,该算法可以显著提高行李件数检测的正确率。最后,利用激光投影编码的图像纹理增强方法和双目会聚模式下的非极性约束的三维重建方法,设计和实现了集成激光投影控制、图像同步采集和处理、立体匹配和三维重构的工业级嵌入式系统,并安装在自助行李托运系统中进行实验,其结果达到了预期的目标。