通过数字化手段对碎片虚拟在线拼合技术主要涉及到三维测量数据的获取、数据的预处理(数据去噪、精简)、数据的特征点提取和碎片自动拼合等,其中数据的获取和预处理是虚拟拼合的基础,数据的特征提取是碎片拼合的关键技术,为此本文围绕碎片虚拟拼合过程中所涉及到的一些具体问题而展开研究,具体主要工作如下:(1)为提高大视野应用场合下摄像机的标定精度,以实现提高三维测量精度,提出一种综合多种畸变因素的摄像机标定方法。首先通过分析透镜的切向畸变、薄棱镜畸变和径向畸变等因素对成像系统的影响,建立多畸变因素的成像模型;然后以平面单应性为约束条件,计算出摄像机部分初始内外参数,并假定经畸变校正后的像点符合透视投影原理,据此求出畸变系数;最后通过多畸变模型,以迭代计算的方式逐步逼近精确值。实验结果表明,所提方法的标定精度不低于Tsai两步法和张氏标定法,且在不同强度噪声的干扰下,标定结果的变异系数低,表明所提方法的抗噪性能强,试验结果验证该标定方法应用于双目立体视觉测量系统中能有效地提高测量精度。(2)针对特征保持的点云精简问题,提出一种空间栅格动态划分的点云精简算法。该方法以空间栅格八叉树剖分为基础设计一种空间栅格动态划分方法,以实现无需计算所有点云微分信息,就可初步定位模型的特征区和非特征区域,为此仅需在特征区域内提取点云特征点并保留,而非特征区域根据栅格尺寸大小进行不同程度的精简,从而保证模型在快速精简的同时能较好地保留其细节特征,应用研究表明,所提方法在精简点云的同时能较好地保持模型细微特征且避免孔洞的出现。(3)为提高特征点提取的准确性和稳定性,提出一种基于点空间几何结构的特征点提取算法,该算法以空间栅格动态划分为预处理手段,首先将模型划分为特征区域和非特征区域,然后只需在细小栅格中提取特征点,从而降低运算量;此外针对特征点的提取问题,提出一种新的点云特征检测算子——直线截距比的特征检测算子,阐述了该检测算子与法矢夹角的关系,并据此构建特征点筛选的条件函数;针对因点云的非均匀性可能会引起特征点误判问题,引入关于距离的高斯函数对直线截距比进行修正,以降低远距离点对特征识别的贡献权重。应用研究表明所提方法能快速、准确地筛选出特征点,具有良好的抗噪能力和更强的特征识别能力,对于不同密度、不同结构的点云模型均能较好地甄别出其细微特征点,且所耗时更少。(4)针对部分边缘破损的薄壁碎片拼接,提出一种基于导数动态时间规整的轮廓曲线段匹配方法,该方法将空间曲线的匹配转换成匹配曲线段的空间分布一致性的判断。首先结合空间曲线的曲率和挠率的理论知识,给出一种离散曲率、离散挠率的估算方法,据此构建了三维曲线的形状特征描述符;然后根据角点对轮廓曲线进行分段,进一步采用导数动态时间规整算法筛选匹配曲线段;最后构建匹配曲线段的三角相似性的判断函数和法向一致性的约束条件,以剔除伪匹配曲线段并筛选出最佳匹配曲线。应用研究结果表明所提方法能够解决破损碎片的拼接问题,且拼合所耗时少,误差小。(5)针对部分区域破损的厚壁碎片拼合,提出一种基于改进型迭代最近点(Iterating Closest Point,ICP)的互补区域对点云碎块自动拼合算法。首先以体积分不变量构建局部区域平坦函数,据此将断裂面划分为不同的子区域(凹、凸、平坦区域);构建子区域的形状特征描述符,据此在断裂面之间寻找相似子区域以组成互补区域对,进一步建立距离约束、主方向约束和空间分布一致性条件以剔除伪互补区域对,并筛选出最佳匹配的断裂面;随后通过四元数算法实现碎块粗拼合,进一步以改进的ICP算法实现两碎块间的精确拼合。应用研究表明,所提方法能够有效解决部分区域缺损的断裂面拼合问题,且拼合精度高。