随着新一轮工业革命浪潮的到来，制造业的发展迫切需要更高效、更精确的三维测量技术。计算机视觉三维重建技术崭露头角，结构光三维重建技术和双目立体视觉重建技术作为计算机视觉的重要分支，在工业测量中的应用越来越广泛。但结构光重建精度受限于投影仪的制造精度和标定精度，而双目立体视觉中对于弱纹理和重复纹理的物体重建的误差也比较大。因此提高结构光和立体视觉的三维重建精度有着重要研究意义和应用价值。本文在单目结构光的研究基础上，融合双目立体视觉的立体匹配算法，将绝对相位值作为匹配对象，构建了基于多频外差法的双目结构光三维重建方法。　　本文首先对双目立体视觉进行研究，相机模型和相机参数标定是计算机视觉三维重建的基础。本文梳理了三维空间点与二维图像平面之间的映射关系，并论述了相机非线性标定方法。根据立体视觉重建原理，推导出了大光轴角度差的双目结构光重建流程和算法。单目结构光三维重建技术在工业测量中应用广泛，其重建方法多种多样，本文选择一种用于高精度测量的多频外差法，对单目结构光展开研究，详细推导了多频外差解相原理和深度计算方法。着重研究了单目结构光优化方法，针对投影仪的逆相机标定方法和系统Gamma畸变进行优化，深入研究了被测物体表面反射率高造成亮度饱和问题，提出分区投射优化补偿方法，提高单目结构光的重建精度。但投影仪的标定和光学缺陷以及系统Gamma畸变等优化算法仍然具有一定的局限性，而通过双目结构光可以避免单目结构光中的缺陷。　　本文通过研究多频外差解相得到的绝对相位分布特点，基于双目立体匹配中基于SAD和AD-Census两种匹配算法，通过绝对相位值的匹配实现视差计算。并且对视差精细化计算方法进行研究，优化了亚像素视差的精度，提高双目结构光重建精度。最后搭建了实验平台，对比分析了单目和双目结构光三维重建精度，得出了本文所述双目结构光重建方法对提高重建精度的有效性。