在用光学方法进行反求工程三维数据测量时，三维光学测量仪每次测量到的只是被测物体某一个视角的三维点云数据，为了得到完整的三维点云数据，需要对物体从不同视角进行测量。完成测量之后得到的数据是在不同坐标系下的，所以将不同坐标系下的点云数据如何高效变换到统一坐标系下，获得拼合后的完整三维点云数据是反求工程三维测量中的关键环节和技术问题。 本文首先针对基于特征的曲面拼合效率低以及点云拼合中缺少拓扑信息的问题，采用基于非编码标志点方法，实现光学型面测量数据的在线拼合。该方法利用在线测量过程中得到的灰度图像，通过二值化，种子填充算法求取标志点区域，利用矩法和边界跟踪法求取标志点的图像形心坐标。在此基础上，利用三角法求得标志点形心对应的三维空间坐标作为初次的局部拼合特征。 其次，基于非编码标志点初步拼合的结果，采用ICP方法进行点云数据全局优化的研究。点云数据进行局部拼合后的精度还不能满足要求，还需要进行全局优化以达到要求。本文采用和实现的以较为精确的非编码标志点形心作为ICP方法的初始拼合条件，使得ICP全局优化算法的最终收敛效率和精度都有较大提高。 最后，基于VC＋＋软件进行了本文提出方法和技术的软件开发，并进行了初步的应用验证，取得了较为满意的结果，验证了本文技术方法的有效性。