Um eine hochpräzise und hocheffiziente Messung der dreidimensionalen Form großformatiger Bauteile zu realisieren, wird eine Methode zur Messung der dreidimensionalen Form großformatiger Bauteile auf der Basis eines verbesserten iterativen nächstgelegenen Punkt (ICP)-Algorithmus vorgeschlagen. Um Problemen systematischer Fehler und ungenauer Phasenauswertung in einem Stereostrukturlichtsystem bei der praktischen Messung entgegenzuwirken, wird ein komplementäres Vorwärts-Rückwärts-Gray-Code-Strukturlichtkodierungsverfahren vorgeschlagen. Diese Methode verwendet eine robuste Pixelklassifikation zur Binarisierung der Vorwärts- und Rückwärts-Gray-Codes und einen verbesserten Gauß-Filteralgorithmus zur Filterung der Phasenverschiebungscode-Bilder. Zur Verbesserung der Genauigkeit des Punktwolken-Matching-Algorithmus wird ein verbesserter iterativer ICP-Algorithmus vorgeschlagen. Dieser Algorithmus extrahiert und filtert die Punktwolken in den gemeinsamen Bereichen benachbarter Ansichten, um den Einfluss von Punktwolken außerhalb der gemeinsamen Bereiche zu vermeiden, und integriert den Levenberg-Optimierungsalgorithmus in den ICP-Algorithmus, um Probleme der Empfindlichkeit gegenüber der Anfangsposition der Punktwolke und Störauswirkungen bei der dreidimensionalen Formmessung großformatiger Bauteile zu lösen. Der verbesserte iterative ICP-Algorithmus steigert die Genauigkeit gegenüber dem traditionellen um 55 %, erhöht die Matching-Effizienz um ein Vielfaches und reduziert die Anzahl der Iterationen um 61 %. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass unter der Bedingung, dass das gemessene Objekt 700 mm vom Kameralins entfernt und der Kamerawinkel 65° beträgt, die Längenmessgenauigkeit des Messsystems für große Bauteile besser als 450 μm/m ist und die Matching-Berechnung benachbarter Punktwolken etwa 25 ms dauert, was die Anforderungen an Genauigkeit und Effizienz der dreidimensionalen Formmessung von großformatigen Schweißbauteilen erfüllt.