三维形体的拼接在逆向工程中是一个非常关键的研究课题,也是计算机视觉和图形图像处理领域重要的研究方向,它在计算机辅助设计、虚拟现实、飞机制造、医学影像等领域有着广泛和重要的应用。由于三维物体的复杂多样性和测量系统得到点云的海量散乱性,三维拼接处理一直是一个难点。针对三维形体和测量系统的特点,根据三维拼接的要求,本文深入研究特征标志点的图形图像处理、空间识别算法、点云拼接算法、点云优化处理等,结合三维空间识别、最小二乘法和三维视场处理,研究与实现标签定位自动识别的三维点云拼接系统,对多视点云的拼接优化后直接输出可供CAD/CAM软件使用的完整数据模型。本文第一章阐述了逆向工程和拼接技术的应用背景、关键意义。第二章分析了光栅扫描原理、硬件结构、多种拼接技术与原理,选择标签定位点云拼接方案,设计整体结构。第三章对特征标志点的图形图像处理进行深入研究。先对二维标志点图像的预处理进行深入研究,选择合适的算法;然后,为了满足精度要求,对标志点图像采用迭代最小二乘的方法拟合数据;在获取三维点云数据后,对点云的平滑滤波进行研究。第四章在深入研究三维空间视觉算法基础上,分析拼接过程,提出数据动态分层的思想,并在此基础上实现三维空间标志点自动搜索与识别对准算法;在对众多学者的三维拼接算法进行了深入分析,和对比较实用的三点组合变换法和三点SVD奇异分解法进行了应用研究后,提出并实现了一种基于数据动态分层、自动搜索识别的多点最小二乘多视拼接算法,并给出应用结果与数据分析;该方法优化了处理过程,提高了拼接的精度与速度;本章对点云数据的后期重叠消除、补偿、光顺处理也进行了研究与讨论。第五章讨论了输出数据的格式与实现。第六章课题的总结与进一步的展望。