随着智慧矿山等数字化概念的提出,如何获取井下的三维信息,从而完成巷道三维重建,达到井下生产的可视化,为矿井的安全生产提供强有力的技术保障是亟待解决的问题。三维激光扫描技术具有无需接触被测物体的特点,可安全、快速、准确地测量出物体空间信息。将三维激光扫描技术引入矿山三维重建研究中,弥补了传统的测量手段无法精确获取井下三维信息的问题。但是获取测量点云数据较大,在三维重建时有着一定困难,地层模型缺少内部属性表达。因此本文以矿山巷道点云为例,对点云格网重建以及体元化地层模型重建进行研究,其关键技术如下:(1)针对巷道点云狭长、带状的特点采用Delaunay生长算法,完成巷道三维重建。本文首先对海量点云数据进行预处理工作,尽可能减少噪点影响。然后采用Delaunay生长算法借助边角等约束条件,利用实验判寻最优边长阈值,最后在合适的阈值条件完成巷道三维重建。(2)针对地层模型缺少内部属性表达的问题,研究了 Tetgen算法下的四面体模型重建。首先根据钻孔等数据完成地层面模型的重建,在此基础上重新读取角点及面片数据进行四面体网格剖分,并根据实际情况,优化剖分参数,最终获取最优的地层四面体模型。(3)断层是常见的地质构造,提前预知断层的形态位置对井下生产有着重要意义。本文研究了局部法构造断层面模型的方法,在此基础上以四面体剖分进行体元模型的重建,从而得到体元结构下的断层模型。本文提出的基于约束的Delaunay生长算法,在保留细节特征的前提下可高效率的进行矿山巷道的三维重建;以四面体模型进行地质重建弥补了地层内部属性问题,使用Tetgen算法较好地实现了地层以及断层等地质体体元模型下的三维表达。