随着全球新一轮科技革命及产业变革的不断深入开展,全球科技和产业竞争日趋激烈,智能制造成为全球制造业未来的发展趋势,三维重建技术是实现新型工业化、推动现代制造生产体系的重要应用技术。基于点云研究物体表面几何特征的三维重建,是智能制造中建模仿真、精密检测、优化设计等机械应用领域的重要手段。基于此,针对机械零件特有的表面特点,本文主要研究了多视角点云采集、点云预处理、点云分割、表面重建,最终基于VS平台开发各模块功能集成的可视化软件。在点云表面采集时,选择飞行时间法3D相机采集点云,根据相机视角遮挡的特点,采用相位不一致的多视角点云采集方法,研究多视角点云预处理算法,分析比较点云滤波算法,提出体素滤波法对各零件的多视角点云进行降采样（即下采样）。根据不同视角之间的特征对应关系,提出采样一致性初始（SAC-IA）算法和FPFH特征进行点云粗配准,迭代最近点（ICP）算法进行点云精配准形成完整的三维点云数据。统计点集间的距离均方根误差,进行配准结果的精确度验证。对预处理点云进行分割研究,分析比较经典点云分割算法的不同实验结果,针对圆角等过渡边缘特征无法精确分割的问题,在传统区域生长算法的基础上提出一种基于特征提取的改进算法,构建快速点特征直方图（FPFH）、法线夹角和曲率作为区域生长阈值。研究FPFH特征维度对点云的影响,确定曲率与FPFH维度相关性,提取FPFH特征生长阈值,通过对比分析传统生长算法分割效果,确定法线夹角生长阈值及曲率生长阈值。实验论证了分割算法的鲁棒性,可以精准分割出位于曲面邻接处的圆角边缘特征。根据几何表面特征分类,研究隐式表面重建规则曲面特征和参数表面重建自由曲面特征。平面特征和球面特征采用线性最小二乘法提取参数,柱面特征和锥面特征建立距离函数的非线性最小二乘模型,通过随机采样一致性算法拟合提取迭代初值,采用Levenberg-Marquardt法获取更精确的迭代参数。对于自由曲面特征,提出一种基于B样条参数曲线迭代插入双向节点的增采样（即上采样）方法,将增采样的B样条曲线控制点作为网格重建点云,通过贪婪投影三角化算法构建三角域网格,完成自由曲面重建。经实验对比分析,确定B样条拟合曲面的参数设置,并验证自由曲面重建精度。基于Microsoft Visual Studio平台、Qt控件、PCL点云处理库、VTK图形处理库进行可视化重建软件的开发。通过Qt控件实现软件框架,采用VTK库进行窗口可视化与交互,在PCL库的基础上实现点云滤波、点云配准、点云分割、表面重建四个模块的算法及功能开发,以C++语言进行编程,实现从点云到机械零件三维重建技术中各关键环节的可视化。