三维形体拼接技术为大型自由曲面的三维测量提供了一种新的途径，具有较大的应用价值。三维形体的拼接在三维扫描系统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。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，本文深入研究基于特征标志点的点云拼接算法、点云孔洞补偿算法、点云均匀化处理等，结合三维空间识别、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。 本文第一章阐述了三维扫描系统和拼接技术的应用背景、关键意义。第二章在深入研究三维空间视觉算法基础上，分析了多种拼接技术与原理，对拼接的误差进行了分析与比较，选择标签定位点云拼接方案，设计整体结构，并给出应用结果与数据分析。第三章对点云孔洞的曲面拟合补偿进行了深入研究。先对曲面重建方法进行了深入研究，在获取孔洞周围三维点云数据后，用新的参数化方法对得到的离散点参数化，选择最小二乘法进行曲面拟合填充；然后，为了满足精度的要求，对拟合的曲面采用牛顿迭代法进一步的迭代逼近；最后考虑曲率的变化在曲面上取点填补孔洞。第四章在均匀栅格法精简数据点云的基础上，提出了基于曲率的三维栅格法对数据点云精简的算法，实现点云的自适应精简，算法的特点是可以根据不同的稀释比例和精度自动在曲率变化大的地方采得较多的样点，得到更合理的精简效果。第五章阐述了系统的总体结构，给出了课题的总结与进一步的展望。