Dans cet article, nous proposons un algorithme de génération automatique de motifs symétriques pour des applications en vision active utilisant la lumière structurée codée. De tels motifs sont notamment utilisés pour la reconstruction3D et la modélisation de surfaces. L'algorithme présenté ici utilise une approche par voisinage, à l'aide des matrices parfaites, pour identifier de façon unique chaque voisinage et permettre une mise en correspondance rapide des primitives géométriques associées aux symboles. Nous considérons la distance de Hamming comme un des paramètres de l'algorithme et comme critère de robustesse permettant de comparer plusieurs approches entre elles. Notre contribution principale se situe dans l'approche suivie pour la construction de la matrice du motif global, en particulier par la capitalisation des sous-ensembles de solutions trouvées pour les motifs élémentaires et par la réduction de la complexité algorithmique. Il devient alors possible, tout en utilisant les mêmes ressources (nombre de symboles, taille du voisinage et taille du motif global) de trouver des solutions avec une distance de Hamming supérieure. Ceci permet d'assurer le décodage et la correction si nécessaire même dans le cas où un grand nombre de primitives sont manquantes, l'algorithme proposé offre alors une meilleure robustesse au bruit et aux occultations.