Pour réaliser une mesure tridimensionnelle à haute précision et haute efficacité de la morphologie tridimensionnelle des grandes pièces, une méthode de mesure de la morphologie tridimensionnelle des grandes pièces basée sur un algorithme ICP itératif amélioré est proposée. Face aux problèmes d'erreurs systémiques et d'incertitudes dans le dépliage de phase dans un système de lumière structurée stéréo en conditions réelles, une méthode de codage par lumière structurée à décalage de phase en code Gray complémentaire avant-arrière est proposée. Cette méthode utilise une classification robuste des pixels pour binariser les codes Gray avant et arrière, et applique un algorithme amélioré de filtrage de Gauss sur les images de décalage de phase. Pour améliorer la précision de l'algorithme d'assemblage de nuages de points, un algorithme d'assemblage itératif amélioré est proposé. Cet algorithme extrait et filtre les points dans la zone commune des vues adjacentes afin d'éviter l'influence des points hors zone commune sur l'effet d'assemblage, et intègre l'algorithme d'optimisation de Levenberg dans l'algorithme ICP, résolvant ainsi les problèmes de sensibilité à la position initiale et de perturbation par le bruit des nuages de points lors de la mesure tridimensionnelle des grandes pièces. L'algorithme itératif amélioré améliore la précision de 55 % par rapport à l'algorithme traditionnel, augmente considérablement l'efficacité d'assemblage et réduit le nombre d'itérations de 61 %. Les résultats expérimentaux montrent que sous la condition d'un objet mesuré à 700 mm de l'objectif de la caméra avec un angle entre caméras de 65°, la précision de mesure de longueur du système de mesure tridimensionnelle des grandes pièces est meilleure que 450 μm/m, et le temps de calcul d'assemblage des nuages de points adjacents est d'environ 25 ms, répondant aux exigences de précision et d'efficacité pour la mesure tridimensionnelle des grandes pièces soudées.