随着计算图形学的发展,逆向工程在产品制造、考古研究、虚拟现实等很多领域得到了广泛应用。作为逆向的核心技术,点云配准得到了学者的深入研究。点云配准的两个主要应用领域是工件质量评估和模型拼接。本文以工件质量评估为例,提出基于特征的稀疏点云配准算法;以模型拼接为例,提出了基于特征的点云拼接算法。工件的加工精度对产品的性能有很大影响。三坐标测量机测量精度很高,可以获取工件测量数据。由于获取的点云为稀疏点云且含有很多平面、柱面特征,所以提出基于特征的稀疏点云配准算法。先人工选出待配准区域,删除多余部分,用最小二乘法进行平面特征提取,用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法进行柱面特征提取;使用特征建立局部坐标系,求出两簇点云间的旋转变换矩阵和平移矢量,完成初始配准;最后使用改进的ICP算法完成精确配准。设计了实验验证了本文算法精度的可靠性,最后用提出的算法完成两个零件加工误差的检测。模型拼接的思路一般是在重合区域寻找对应点对,求出刚体变换,完成拼接。本文提出与现有方法不同的拼接算法,对于点云中的每一个点,通过查找邻域计算法矢,通过坐标变换和抛物面拟合来求得每一点的曲率值;设定合适的阈值来挑选出特征点集;构造一个相似度量来确定对应点对;用法矢约束来确定最优配准的三个点对,并由这三个点对求出旋转变换矩阵和平移矢量,完成初始配准;同样使用改进的ICP配准算法完成精确配准。实验表明,提出的算法精度在1μm以内。