石油化工设备如果发生泄露问题，往往会引起较大的事故，利用视觉机器人对其零部件经常性的安全监测是非常必要的。为了使机器人能够快速找到特定零部件，需要建立石化管道的特定零件数据模型。其中点云模型利用采样点的位置、形状等属性，通过拓扑连接信息，可以便捷建立三维模型。该模型数据形式简单，易于存储和编辑，使其在应用中具有很大的优势。本文利用CCD摄像机所获得化工零件目标体的点云信息，对获取的点云信息数据预处理技术、点云拼接技术以及点云拓扑结构关系进行了深入研究，并建立零部件的三维数据模型。主要完成了以下几方面工作：1、将计算机获取的深度图像进行零件的提取操作，得到完整的零件点云信息，并对其进行去噪处理，建立的8-邻域结构，进一步通过估算曲率的方法对零件点云进行简化。2、提出一种基于公共点改进的ICP算法对散乱点云进行拼接，并基于骨架法的理论建立了点云拓扑关系，以关键点与边界点组合为完整的特征点，对特征点进行边界拟合，从而获得零件模型形状特征的边界曲线。3、基于点云簇—簇几何拓扑结构关系和目标体的语义描述方法，建立零部件三维点云模型库。