在高速在线检测、机器/机器人视觉、质量控制、自动加工、实物仿型等领域中，工件三维信息的检测与应用日益重要，研制参数提取简单、测量精度高、实时性以及通用性好的三维数字化信息检测系统具有重要意义。本文采用激光三角测量方法建立三维数字化测量系统，数据获取速度快、实时性好、与被测工件无物理接触而且系统结构简单。通过摆动棱镜将激光器发出的光点扫描出一个截面，根据光点在CCD感光元件上的像点位置，可以逐点测出扫描截面上各点坐标，再沿着扫描截面的法线方向移动传感器，就可以获得被测物体表面的三维点云坐标数据。使用Altium Designer6软件设计了以运动控制芯片LM629和电机驱动芯片LMD18200为核心的激光扫描闭环控制硬件电路，在单片机ATmege16中设计PID算法和速度梯形图，使激光能够平稳扫描。针对光斑中心的提取，本文采用了一种基于比较矩阵的快速中值滤波方法，经过中值滤波后，有效滤除了光斑中心的噪声干扰。对光斑中心的提取算法进行了研究，对极值法自适应阈值法分别进行了分析，采用极值法提取正常曝光时的光斑中心，采用自适应阈值法提取过度曝光时的光斑中心，取得了良好的效果。影响系统测量精度的主要因素包括提取激光光斑中心的准确性、深度与像素号关系的准确性、扫描角度测量误差等，本文研究了准确提取光斑中心的算法，进行了编码器角度信号的四倍频以提高测量精度，并设计了一种简单实用的传感器标定方法，确立了深度与像素号之间的关系，修正了激光扫描偏角。针对工件识别，进行了特征优选，选取了适用于工件识别的特征参数。针对圆、多边形、三角形等各种基本形状进行了识别研究，对凸台、轴、轴承、物块等零件，选取零件表面坐标点高度值变化特点、边与边之间的夹角等作为用于识别的特征值，以进行零件分类。提取了V型焊缝表面的特征点，计算V型焊缝的深度和截面积，以此作为特征值来识别焊缝的类型。本文对工件识别所做的研究，为后续对更复杂零件的模式识别及机器人控制策略的研究打下了坚实基础。