非接触式三维测量是人类认识世界手段的一次巨大飞跃,其中基于光学的三维扫描设备大大提高了人们测量的便捷性。由于被测物自身的遮挡以及三维扫描设备视场的限制,一般需要将经由扫描获得的多视角点云数据进行拼接融合后方能获得对被测物三维信息的完整描述。目前三维扫描设备单视角精度已经能达到很高的精度,因此,点云的拼接融合对最终测量结果的影响很大。本文基于自由视角结构光三维扫描,对点云的拼接融合相关技术进行了研究,主要研究内容及成果如下:(1)为解决结构光三维扫描单视角测量的局限性,设计了一种自由视角三维测量系统,提出了一种改进的高稳定映射拼接方法。根据图像间匹配的特征点实现视角重合,利用结构光相位信息完成特征点三维映射和空间定位。针对特征点相位缺失无法重建的普遍问题,利用邻域点插值恢复特征点方法,虚拟重建视角间有效映射点,通过四元数法实现了视角间点云的刚性变换和拼接。(2)提出了一种基于图像k邻域的快速法矢估算方法,在保证估算的法矢精度前提下,大大提高了法矢估算的速度。基于估算获得的法矢,利用ICP算法对点云进行精拼接,进一步提升了经由映射拼接进行初步定位后的两视角点云间的拼接精度。(3)研究了一种多视角点云拼接方法。为描述多视角点云间的关系,引入图论中最小生成树的概念,基于最小生成树,构建环形结构。针对环形结构点云拼接遇到的问题,设计了一种新的拼接模型对环形结构拼接中产生的累积误差进行分配。对于拼接完成的多视角点云,进行了基于GPU的点云融合,大大提高了点云融合的速度。(4)搭建了实验平台,通过实验对相关算法的有效性和实用性进行了验证。