针对流水线上在线运动的刚性物体,投影复合光栅可以解决像素匹配和相位展开对条纹频率不同需求的矛盾,但在相位计算时,需对复合光栅进行滤波,该过程会降低重构精度。基于Stoilov算法,提出一种无需滤波的复合光栅投影的在线三维测量方法,设计复合条纹使低频条纹相移方向与被测物体的运动方向平行,像素匹配后被测物体的运动被转化为低频条纹的相移;高频条纹相移方向与被测物体运动方向垂直,像素匹配后各帧变形条纹图中高频条纹的光强分布完全一致,可直接进行相位计算,避开了因滤波造成的精度损失。同时在复合光栅中高频条纹的强度远低于低频条纹,故可将其看作微弱的背景光,保证了在线三维测量的精度。通过仿真与实验验证了该方法的有效性。

为了对大尺寸被测物体进行重构, 利用改进的Stoilov算法, 提出了结合拼接进行重构的方案。讨论的方法分为两种: (1)先对变形光栅条纹进行图像拼接, 再用Stoilov算法重构；(2)先分别对多组光栅条纹三维重构, 再进行轮廓拼接。实验结果表明, 两种方法均能比较好地对大尺寸被测物进行三维重构, 且各有优缺点。

基于Stoilov算法的相位测量轮廓术(PMP)三维测量过程中，由于其表达式中四种奇异现象的存在，致使用Stoilov算法时出现解相错误，所以不能很好地重构三维物体。采用统计逼近的方法补偿Stoilov算法表达式中出现的异常点，弥补了Stoilov算法的缺陷。同时Stoilov算法对光栅周期及条纹对比度比较敏感，当光强变化较大时，相移图像对应的像素点发生突跳，影响测量精度。因此，提出一种基于统计逼近的Stoilov优化算法的光栅参数优化方法以提高测量精度。实验模拟不同的物体，发现存在重构三维物体时均方差最小的光栅周期和光栅条纹对比度，验证了光栅参数优化设计的可行性。

Stoilov算法中相移量的计算依赖于采集到的变形条纹图的光强,存在对光强的减法、除法和开方等运算,使相位计算时在某些位置出现分子分母为零或开方为复数等奇异现象,导致相位展开无意义或出现超大误差。从而使三维面形重构出现畸变、失真,甚至无法进行三维重构。大量实验说明这些奇异点都是孤立的点,本文提出一种基于局域均值滤波的方法对Stoilov算法进行改进,首先对奇异点进行标记,然后依次用其周围8个点中的非奇异点的平均值代替该奇异点的值。实验结果表明,该方法在考虑传感系统带来的误差的情况下,有效抑制了奇异现象,提高了三维测量精度。

提出一种发散照明中主动修正投影光栅周期的方法。基于Stoilov算法的相位测量轮廓术(PMP)在线三维(3D)测量技术采用发散照明时，参考平面光栅像周期发生变化，会变成不等周期分布，从而降低在线测量精度。针对这一问题提出了一种主动修正投影光栅周期的方法，利用静态PMP分析参考平面截断相位分布，采用迭代算法逐步修正投影光栅的周期，使投影到参考面的光栅像具有良好的等周期性分布；同时避免对系统参数进行测量和计算的繁杂工作。实验验证了该方法的正确性，能有效提高在线3D测量的适应度和测量精度。

提出了一种基于二值化调制度层析的快速在线三维测量算法.对物体调制度信息进行层析分析，有效提取反映物体形状特征的层析信息，并将该双准确度层析信息进行二值化，以该二值化层析信息为模板，进行像素匹配，可实现快速在线三维测量.为验证该算法的可行性和有效性，进行了实物测试实验，该算法与提取调制度特征区域实现像素匹配的方法进行对比测试.实验表明，该算法具有很好的测量准确度，有效地调高了测量速度.

提出了一种采用主动控制相移量的改进型Stoilov算法，按主动设定的相移量事先设计好五幅完全等相移正弦光栅图，由计算机编程控制数字投影仪依次投影该五幅光栅至待测物体表面，并对应采集五帧变形条纹，用所设定的相移量直接替代Stoilov算法中由变形条纹图解算的相移量，提高了相位提取和三维重构准确度.实验结果表明，平均绝对误差优于0.07，均方差优于0.07.

提出一种基于统计逼近的改进Stoilov算法,可以除去光学元件检测中展开相位时遇到的奇异点和超大误差,提高测量精度。通过重构瑕疵表面3维形貌,并对规则几何形状光学元件表面进行拟合,建立光学元件瑕疵检测理论模型,可以有效对光学元件表面瑕疵进行检测。把该算法和模型运用到光学平晶瑕疵检测中,测出光学平晶的微小划痕深度为40 nm。

引入Stoilov算法以让传统相位测量轮廓术(PMP)应用于在线三维检测, 但该算法的计算式中含有开方和除法运算, 对投射数字光场,CCD摄像头的数字化非线性误差以及环境光干扰较为敏感, 会出现较大的解相误差。为此, 提出了一种适合在线三维检测的改进型Stoilov算法, 通过像素匹配方法标定移动步距S和基于标准PMP的截断相位解相标定条纹周期长度L, 再标定出相移量Δ, 即可修正sin Δ值, 有效减小了原Stoilov算法公式的解相误差, 提高了在线检测精度。为验证该方法的可行性和有效性, 进行了实物测试实验。实验表明,在在线三维测量中, 采用原始Stoilov算法重构的三维物体出现明显的失真, 而采用改进的Stoilov算法重构的三维物体具有很好的保真度。

Stoilov算法是近几年提出的一种相移量任意的等步长相移算法,它无须知道相移量的大小,只要保证相移步长相等,就可以解算出物体表面的截断相位,因而在三维测量领域中倍受人们关注。但Stoilov算法的表达式过分依赖采集的变形条纹图像的光强,存在对光强的减法、除法和开方等运算,使相位计算时在某些位置会出现分子分母为零,开方出现复数等奇异现象,会导致算法算错或者相位展开出错,致使三维重构表面会出现畸变、失真,甚至无法进行三维重构。因此提出了一种基于统计逼近的方法对Stoilov算法进行修正,有效抑制了奇异现象引入的相位误差,提高了三维测量精度。实验验证了其算法的有效性和适用性。