随着我国先进制造业的飞速发展，非接触式测量已经成为了制造过程中的重要手段，如何能够快速、高效的进行复杂零件三维建模是当今三维测量研究的热点问题。目前，三维测量技术在应用中仍然存在许多有待解决的难题，如在实际测量过程中获取的点云数据量巨大，且伴有噪声，影响其处理速度；受测量方式及被测物体几何形状的限制，需从不同视角对物体进行测量，然后通过点云配准形成其完整的模型。这一过程产生的累积误差将影响整体配准精度。本文针对点云处理过程中存在的难点问题，深入研究点云预处理、点云配准等方法，提出一种旋转台多视场点云数据的自动配准方法，通过基于闭合条件的平差模型实现配准结果的优化，减小多视配准时产生的累积误差，实现三维测量系统的开发，并通过实验验证该方法的有效性。论文的主要研究内容概括如下：　　（1）深入调研三维测量的国内外研究现状，分析点云预处理与点云配准的算法，并指出该领域目前仍然存在的难点问题。　　（2）针对测量过程中产生的点云噪声以及点云数据量大等问题，研究点云数据的预处理方法，包括对无序点云数据建立拓扑结构，以及点云滤波与点云精简等手段，保证后续点云数据的处理速度与精度。　　（3）在基于标志点的点云配准算法基础上，提出并实现NDT-ICP混合算法的配准方法，分析该算法的配准原理与配准过程，通过实例验证本论文算法在多视场点云数据配准方向的快速性与高精度。　　（4）分析点云配准过程累积误差产生的原因，深入研究可减小累积误差的配准优化方法，通过基于闭合条件的平差模型对NDT-ICP混合算法配准的结果进行优化，并通过实验验证上述方法的有效性。　　（5）基于上述点云数据处理相关算法的研究，编程开发多视场三维测量系统，包括点云获取、点云显示、点云处理、点云配准与模型IO等功能模块，可实现点云的可视化、人机交互、多视场点云配准、模型优化等功能，为点云处理过程中各种算法的验证提供了保障，也为三维测量模型的建立奠定了良好的基础。