من أجل تحقيق قياس عالي الدقة والكفاءة لشكل ثلاثي الأبعاد لمكونات كبيرة الحجم، تم اقتراح طريقة قياس شكل ثلاثي الأبعاد للمكونات كبيرة الحجم تعتمد على خوارزمية النقطة الأقرب التكرارية المحسنة. وبالنظر إلى أن نظام الإضاءة الهيكلية الثنائية في القياس الفعلي يتأثر بسهولة بالأخطاء النظامية ومشاكل فك الطور غير الدقيقة، تم اقتراح طريقة ترميز إضاءة هيكلية تعتمد على تعويض رموز غراي الإيجابية والسلبية. تستخدم هذه الطريقة تصنيف بكسلات قوي لتثنوية رموز غراي الإيجابية والسلبية، وتستخدم خوارزمية تصفية جاوس المحسنة لمعالجة صور تعليمات الطور. ولزيادة دقة خوارزمية دمج سحابة النقاط، تم اقتراح خوارزمية دمج سحابة نقاط تكرارية محسنة. تقوم هذه الخوارزمية باستخراج سحابة نقاط المنطقة المشتركة بين الزوايا المجاورة وفحص متجهات النورمال، لتجنب تأثير سحابة النقاط غير المشتركة على جودة الدمج، كما أدخلت خوارزمية تحسين ليفنبرغ في خوارزمية الدمج التكرارية لسحابة النقاط، مما يحل مشاكل الحساسية للموقع الابتدائي ونشوء الضوضاء في قياس بنية ثلاثية الأبعاد لمكونات كبيرة الحجم. مقارنة بالخوارزمية التقليدية، تحسنت دقة خوارزمية الدمج التكرارية المحسنة بنسبة 55%، وزادت كفاءة الدمج بعدة أضعاف، وانخفض عدد التكرارات بنسبة 61%. أظهرت النتائج التجريبية أنه في حالة بعد الكائن المقاس عن عدسة الكاميرا 700 مم وزاوية الكاميرا 65 درجة، كانت دقة قياس طول نظام القياس العالي لشكل ثلاثي الأبعاد للمكونات كبيرة الحجم أفضل من 450 ميكرومتر/م، واستغرقت عملية دمج سحابة النقاط للزوايا المجاورة حوالي 25 مللي ثانية، مما يلبي متطلبات الدقة والكفاءة لقياس شكل ثلاثي الأبعاد لمكونات اللحام كبيرة الحجم.

قياس الشكل ثلاثي الأبعاد;إضاءة هيكلية ثنائية;تصنيف بكسلات قوي;نقطة أقرب تكرارية محسنة;رموز غراي المتممة الإيجابية والسلبية