针对金属柜体表面的光线反射和检测场地限制问题，研究了基于深度相机的金属柜体三维重建，使用深度相机采集金属柜体的RGBD图像，实现高质量的金属柜体表面数据采集；计算其点云数据后进行离群点剔除和下采样的数据处理，降低了噪声影响并提高运算速度；采用基于点云数据和基于三维信息的重建方式，构造金属柜体的三维模型。通过对比实验，证明本文方法得到的点云数据在数量、精度平均误差和采集速度上明显优于双目视觉方法；三种金属柜体的三维模型与真实值对比，模型误差百分比约为3%。
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