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三维测量技术在现代化工业生产中应用的越来越加广泛，然而在测量过程中由于测量设备视场的限制以及测量物体存在视觉盲点，点云拼接技术成为三维测量技术的重点和难点。点云拼接是制约着三维测量技术发展的一个瓶颈，拼接质量直接影响了整个测量过程的精度。本文围绕三维测量中点云自动拼接方法研究这一课题，对其中的一些关键技术进行了深入的研究。本文的主要研究工作如下： (1)提出了一种基于曲面特征的拼接方法。对于曲面特征比较明显的点云，利用数据点的曲率特征具有空间不变性，把曲率作为选取匹配点的关键参数。通过选取公共区域、曲面拟合求取曲率、获取候选匹配点对、利用邻近点距离和曲率约束排除错误匹配点、四元数法获得旋转平移矩阵来完成粗匹配；最后通过获取最小包围盒、减少迭代点数来改进ICP方法，实现点云精确拼接。 (2)研究了基于标签法和ICP相结合的点云拼接方法。通过在物体上贴标志点来获取点云间的初始匹配关系，通过距离约束原理来选取匹配点，运用最小距离和角度位姿约束排除错误匹配点完成粗拼接；再通过改进的ICP算法实现精确拼接。 (3)分别针对基于曲面特征的拼接方法和基于标签法的拼接方法做了拼接实验，验证了这两种方法的可行性，同时对这两种方法的拼接效率、拼接精度及适用性给出分析和比较，提出了影响拼接效率和精度的原因，并针对如何提高拼接效率和精度给出了解决办法和建议。