من أجل تحقيق قياس عالي الدقة والكفاءة للشكل الثلاثي الأبعاد لأجزاء كبيرة الحجم، تم اقتراح طريقة قياس الشكل الثلاثي الأبعاد لأجزاء كبيرة الحجم تعتمد على خوارزمية النقطة الأقرب التكرارية المحسنة. لمواجهة مشاكل تأثير أخطاء النظام وعدم دقة فك التغليف الطوري في نظام الإضاءة الهيكلية ثنائية العين أثناء القياس الفعلي، تم اقتراح طريقة ترميز ضوئي هيكلي بالرمز الرمادي التكميلية الأمامية والخلفية. تستخدم هذه الطريقة تصنيف بكسلات قوي لتثنوية الرموز الرمادية الأمامية والخلفية، وتطبق خوارزمية ترشيح غاوس المحسنة على صورة رمز الإزاحة الطورية. من أجل تحسين دقة خوارزمية دمج سحابة النقاط، تم اقتراح خوارزمية دمج سحابة النقاط التكرارية المحسنة. تقوم هذه الخوارزمية باستخراج سحابات النقاط في المنطقة العامة بين زوايا الرؤية المجاورة وتصفية الاتجاهات النمطية لتفادي تأثير سحابات النقاط في المناطق غير المشتركة على نتيجة الدمج، كما تُدخل خوارزمية تحسين ليفنبرغ في خوارزمية الدمج التكرارية لسحابة النقاط، لحل مشاكل حساسية خوارزمية الدمج لموضع السحابة الأولي وتأثرها بالضوضاء في قياس الشكل الثلاثي الأبعاد لأجزاء كبيرة الحجم. تزيد خوارزمية الدمج المحسنة من دقة الخوارزمية التقليدية بنسبة 55٪، وتحسن كفاءة الدمج عدة أضعاف، وتقلل عدد التكرارات بنسبة 61٪. تظهر النتائج التجريبية أنه عند قياس جسم على بعد 700 مم من عدسة الكاميرا وزاوية كاميرا 65°، فإن دقة قياس الطول للنظام تتجاوز 450 ميكرومتر/م، ويستغرق الدمج بين سحابات النقاط المتجاورة حوالي 25 مللي ثانية، مما يلبي متطلبات الدقة والكفاءة لقياس الشكل الثلاثي الأبعاد لأجزاء اللحام كبيرة الحجم.

قياس الشكل الثلاثي الأبعاد; إضاءة هيكلية ثنائية العين; تصنيف بكسلات قوي; نقطة أقرب تكرارية محسنة; الرمز الرمادي التكاملي الأمامي والخلفي