特徴のある物体および特徴のない物体のより正確な3次元再構築を実現するために，本研究ではマルチビューセンサー下における3D点群の自動スティッチングアルゴリズムを検討した。まず異なる視点のセンサーの二重キャリブレーションにより軸データのキャリブレーションを行い，次に3次元空間内で複数の軸データを解析し，マルチビューセンサーの軸融合に基づく点群スティッチング手法を提案し，誤差最小の最適軸データを算出した。最後に，フィッティングした軸データを軸心として世界座標系内で3次元点群のスティッチングを行った。実験結果は，1.3〜1.9 mの計測範囲内で，本研究の提案するスティッチング手法による直径144.9542 mmの標準球の三次元再構築誤差が0.037 mm以内であり，特徴点のない物体および特徴点のある物体のいずれにおいても良好なスティッチング効果を示し，スティッチング時間は点群全体の量に影響されなかったことを示している。本スティッチング手法は，3D再構築における安定性，効率性，および高精度の要件を基本的に満たす。

3次元再構築; 点群スティッチング; 軸