Devido às diferentes referências relativas no sistema de luz estruturada de dupla projeção, surgem diferenças na escala das duas nuvens de pontos, o que dificulta a fusão direta das nuvens. Propõe-se um método de fusão multi-escala de nuvens de pontos baseado no sistema de luz estruturada de dupla projeção. O sistema foi calibrado separadamente para obter os parâmetros internos e externos da câmera e do projetor, bem como os parâmetros externos entre os sistemas. Utilizou-se o método de expansão de fase por mínimos quadrados ponderados para obter a fase absoluta e, em combinação com os parâmetros calibrados, calcular os dados das nuvens de pontos. Foram resolvidas as distâncias espaciais entre dois pontos arbitrários na região de sobreposição dos sistemas e calculada a proporção de distância entre eles, unificando a escala das duas nuvens de pontos. Em seguida, foi realizada uma pré-registração grosseira das nuvens de pontos utilizando análise de componentes principais e um algoritmo de correspondência baseado em pontos iterativos mais próximos para resolver a matriz de transformação global ótima. Por fim, a nuvem de pontos de origem foi transformada para a nuvem de destino de acordo com a matriz de transformação e a distância euclidiana foi utilizada para avaliar a distância entre pontos vizinhos após a fusão, removendo pontos atípicos abaixo de um determinado limiar, alcançando a fusão multi-escala das nuvens de pontos do sistema de luz estruturada de dupla projeção. Os resultados experimentais mostraram que o desvio padrão do erro de ajuste do plano diminuiu cerca de 19,56% após a fusão, comprovando que o método proposto pode realizar efetivamente a fusão de nuvens de pontos em diferentes escalas e a reconstrução 3D da superfície do objeto. Este estudo não só oferece uma solução eficaz para o problema de erro causado pela diferença de escala das nuvens de pontos no sistema de luz estruturada de dupla projeção, mas também pode eliminar a perda de nuvens de pontos causada por oclusão.

sistema de luz estruturada; reconstrução 3D; dupla projeção; fusão de nuvens de pontos