Pour réaliser une reconstruction 3D plus précise des objets avec ou sans caractéristiques, cet article étudie un algorithme d'assemblage automatique de nuages de points 3D sous capteurs multi-vues. Premièrement, une double calibration des capteurs sous différents angles de vue est réalisée pour calibrer les données d'axe, puis plusieurs données d'axe sont analysées dans l'espace 3D et une méthode d'assemblage de nuages de points basée sur la fusion des axes des capteurs multi-vues est proposée, permettant de calculer les données d'axe optimales minimisant l'erreur. Enfin, l'assemblage du nuage de points 3D est effectué autour des données d'axe ajustées dans le système de coordonnées mondiales. Les résultats expérimentaux montrent que dans une plage de mesure de 1,3 à 1,9 m, l'erreur de reconstruction 3D d'une sphère standard de diamètre 144,9542 mm par la méthode proposée est inférieure à 0,037 mm; la méthode permet un bon assemblage des objets sans points caractéristiques ou avec, et le temps d'assemblage n'est pas limité par le volume total du nuage de points. Cette méthode d'assemblage répond aux exigences de stabilité, d'efficacité et de haute précision de la reconstruction 3D.

reconstruction 3D; assemblage de nuages de points; axe