Para lograr una medición de alta precisión y alta eficiencia de la morfología tridimensional de componentes de gran tamaño, se propone un método de medición de la morfología tridimensional basado en un algoritmo ICP iterativo mejorado. Frente a problemas en sistemas de luz estructurada estereoscópica como errores sistémicos y una incorrecta expansión de fase, se propone un método de codificación de luz estructurada con códigos Gray complementarios directos e inversos. Este método utiliza una clasificación robusta de píxeles para binarizar los códigos Gray directos e inversos, y aplica un algoritmo mejorado de filtrado de Gauss para procesar las imágenes del código de desplazamiento de fase. Para mejorar la precisión del algoritmo de empalme de nubes de puntos, se propone un algoritmo mejorado de empalme iterativo de nubes de puntos. Este algoritmo extrae y filtra las normales de las nubes de puntos en la región común entre vistas adyacentes para evitar que las nubes de puntos fuera de la región común afecten el empalme, e introduce el algoritmo de optimización de Levenberg en el algoritmo de empalme ICP para resolver problemas de sensibilidad a la posición inicial y ruido en la medición tridimensional de componentes de gran tamaño. El algoritmo mejorado aumenta la precisión en un 55 % respecto al algoritmo tradicional, mejora la eficiencia de empalme varias veces y reduce el número de iteraciones en un 61 %. Los resultados experimentales muestran que bajo la condición de un objeto medido a 700 mm de la lente de la cámara con un ángulo entre cámaras de 65°, la precisión de medición de longitud del sistema es mejor que 450 μm/m, y el tiempo de cálculo de empalme de nubes de puntos adyacentes es de aproximadamente 25 ms, cumpliendo con los requisitos de precisión y eficiencia para la medición tridimensional de componentes soldados de gran tamaño.

medición tridimensional; luz estructurada estereoscópica; clasificación robusta de píxeles; ICP iterativo mejorado; código Gray complementario directo e inverso