随着计算机技术的发展,工业生产、影视制作、服装设计、医疗诊断和军事训练等领域提出了一个越来越迫切的要求:快速获取物体的三维模型。三维扫描仪就是一种能够直接得到物体的原始三维信息的计算机输入设备。这种从实物样件获取产品数学模型的技术,称之为逆向工程。我们研制的三维扫描仪系列产品集光学、机械、电子、自动控制、数据采集、图像处理等诸多领域的知识为一体,是具有重大应用价值的高科技产品。本文在国家自然科学基金(69775022)和“863”高技术研究发展计划(863-306-ZT04-06-3)的资助下,对三维扫描仪系统进行了理论研究和技术实现,重点研究了三维信息获取和逆向工程中的几个关键技术:系统定标、数据修补、点云压缩、三维重建、网格简化等。本文首先系统总结了现有三维信息获取技术,简要介绍了常见的几种三维扫描仪产品和今后的发展趋势,提出了三维数字化基本流程和关键技术。三维扫描仪按照信息获取方式的不同可分为接触式和非接触式两大类。接触式使用测头直接触碰物体表面,根据测量装置的空间几何结构得到测头的坐标; 非接触式主要基于计算机视觉原理,从摄像机拍摄的图像中获取目标的三维信息。考虑到不同的应用场合,我们分别研制了接触式多关节机械臂三维扫描仪(3DLCS-400)和非接触式结构光彩色三维扫描仪(3DLCS-200)。本文简要介绍了这两种三维扫描仪的系统原理、系统构成以及工作流程。系统结构参数偏差会导致坐标测量误差,为提高测量精度,对三维扫描仪进行定标,以获得尽可能准确的实际结构参数是非常必要的。本文针对非线性系统的多参数定标问题,结合最小二乘法和遗传算法各自优点,提出了一种收敛速度快,又有较高精度的混合智能算法。首先通过改进的最小二乘法计算得到问题的次优解,以此作为遗传算法的基因中心值,并将基因范围动态缩小进行进化计算,从而获得最优解。该算法解决了传统方法遇到奇异阵无法求逆的困难,克服了一般遗传算法效率太低的缺点,大大提高了定标的速度和精度。在三维扫描仪对物体扫描过程中,由于各种因素的限制,可能导致物体某些