三维形状重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,重建出现实环境中真实物体的数学模型,但是这些重建的数字模型表面是单一的色彩或者是伪彩色,与实体模型表面存在偏差。因此,本文设计了一套多相机协同测量系统,通过多相机协同测量完成对被测物体表面几何和色彩纹理的重建。课题主要研究的工作和创新点包括:1)搭建了多相机协同测量系统,包括:视觉检测系统、运动控制系统、数据采集系统;2)实现了多相机协同测量系统的标定,建立了像素坐标系、相机坐标系以及运动坐标系之间的联系,解决了条纹中心点由像素坐标转换为运动坐标的问题,为后续三维表面几何纹理重建、色彩纹理重建以及双相机协同测量表面存在遮挡的被测物体提供了基础;3)对转换到运动坐标系下的数据点进行三角剖分实现了三维表面几何纹理的重建,验证了重建精度为微米级。计算了黑白相机和彩色相机之间的转换矩阵,为黑白相机采集的数据点进行相对应的色彩匹配,实现了三维几何模型表面的色彩纹理重建,对比了色彩纹理重建结果和真实被测物体之间存在的区别;4)针对色彩纹理重建结果存在的问题,提出了一种色彩纹理重建的优化方法,该方法通过对运动坐标系下的数据点进行插值和对插值后的数据点进行色彩信息匹配,提高了匹配效率,改善了色彩纹理重建效果;5)研究了一种双相机协同测量的方法,通过相机之间的转换矩阵将两相机采集的数据点转换到同一坐标系中,完成数据点的融合,解决了单目视觉测量过程中因为遮挡而导致数据丢失的问题。提出了一种基于特征样件的相机间变换矩阵的优化方法,提高了数据融合精度。本文设计的多相机线结构光传感器协同测量系统,可以实现多个相机协同测量。例如黑白相机和彩色相机协同测量能够实现被测物体三维形状和色彩纹理的重建,两个黑白相机协同测量能够有效解决单目视觉测量过程中因为遮挡而导致数据丢失的问题。多相机协同测量技术的研究能够有效的建立相机之间的关系,多个相机协同测量解决了传统视觉测量的问题。