Face à l'incapacité des algorithmes d'enregistrement courants à satisfaire aux exigences de haute précision dans l'industrie manufacturière, cet article propose une solution efficace pour l'enregistrement de nuages de points 3D basée sur une amélioration du contexte de forme tridimensionnel (3DSC). Tout d'abord, une méthode de sous-échantillonnage améliorée est utilisée pour fixer un seuil de collecte des points de contour, et les nuages de points ainsi collectés sont ensuite divisés séquentiellement en maillages 3D pour former le contexte de forme. Ensuite, un enregistrement initial 3DSC amélioré est réalisé, suivi d'un enregistrement précis par itération du point le plus proche (ICP), permettant la transformation de rotation et de translation entre le nuage de points source et le nuage de points cible. Pour vérifier l'efficacité de l'algorithme amélioré, des expériences de comparaison d'enregistrement ont été menées avec FPFH-ICP, PFH-ICP, le 3DSC traditionnel et l'algorithme amélioré présenté dans cet article. Les résultats expérimentaux montrent que pour les nuages de points bunny et flowerpot, la précision de l'algorithme amélioré atteint respectivement 2.25355e-05 m et 9.96902e-06 m, surpassant nettement la précision des autres algorithmes. Par rapport à l'algorithme d'enregistrement 3DSC traditionnel, l'algorithme amélioré permet d'économiser 75% à 85% du temps d'enregistrement. La méthode améliorée d'enregistrement de nuages de points 3DSC permet d'améliorer la précision de l'enregistrement et d'optimiser le temps, augmentant ainsi l'efficacité de l'enregistrement.

enregistrement de nuages de points;contexte de forme tridimensionnel;itération du point le plus proche;vision 3D