近几年来,计算机科学技术以及三维信息获取技术等学科迅速发展,获取物体表面信息的方法层出不穷,利用三维激光扫描技术获得物体表面点云数据在反求工程技术中起着相当重要的作用。反求工程技术已经在机械设计领域和工业工程方面有不可替代的作用,其中数据采集技术、数据处理技术以及曲面重建技术是近年来反求工程中研究核心。数据采集包括数据精度分析和数据采集具体操作流程;数据处理包括数据拼接、数据降噪、数据精减和数据导出格式等。本文研究内容来源于河南省重点科技攻关项目。本文对三维激光扫面技术做了具体的研究和分析,以真实的三维激光扫描点云数据为研究基础,首先了解三维激光扫描仪原理,近儿研究点云数据精度影响因素、点云降噪技术、点云精减技术、点云拼接技术以及点云数据的导出等方面,提出了影响点云数据精度因素解决方法和改进的点云数据拼接方法。通过在Matlab软件上实现算法,在大量实践中证明此算法的可行性及其高效率等特点。论文系统梳理了三维扫描技术的现状和发展趋势,对市场上各三维扫描仪的参数、性能和使用场景进行了详细的分析,系统归纳了三维点云数据处理中的点云降噪技术和点云精简技术的优缺点。论文开展了点云数据精度影响因素的深入研究,系统探讨了从扫描分辨率、扫描质量、扫描标识物、被扫描物体属性、FARO Focus3D X330扫描设备、外界环境(光照、温度、风等)对点云数据精度的影响,并提出了相应的解决方法。对于多视点云拼接技术,首先,具体介绍了基于标靶球的粗拼接算法以及基于最近点迭代法(Iterative Closest Points,ICP)精准拼接算法,分析了各种算法的优缺点,近而提出了一种基于标靶球的改进ICP算法。从三维激光扫描点云数据中识别出公共标靶球,利用最小二乘法拟合出标靶球并求出标靶球的球心坐标,利用标靶球的中心信息进行粗拼接,粗拼接完成以后,利用公共标靶球的三维信息作为初始值再运用经典ICP算法进行精细拼接。最后,从运行效率和点云数据精度两方面进行对比分析。