料堆体积测量在资源型企业中应用比较广泛,目前料堆体积测量的盘点已经是各大资源型企业的一个重要的组成部分,准确的测量计算关系到企业的长久发展和经济性能指标。随着计算机技术的发展,三维激光扫描技术求取料堆体积的方式,已经成为冶金料场料堆体积测量的热点问题之一。本文在分析料堆体积测量关键技术中有可能存在的问题后,根据料堆的特点提出了基于Crust算法建立料堆模型的方式,在建立好的料堆模型上分析优化料堆体积测量,使得测量出的料堆体积误差更加合理要求、体积计算结果更加精确。本文研究关键技术的内容主要有:首先整体分析三维模型建立优缺点、优化了Crust算法建立料堆模型,其次根据建立的料堆曲面模型特性优化了料堆体积计算模型的方法,最后根据研究相关内容设计了料堆体积测量系统,并通过实验仿真验证了研究内容。具体内容为:首先,对于Crust算法、料堆测量的概念与相关知识进行了系统学习,并分析技术存在的不足。学习了料堆点云数据的采集和预处理方式,根据采集到的料堆点云数据,对其进行噪声过滤、精简、数据插值处理等操作预,使得数据能够在编写的MATLAB代码中使用,以便后期对料堆体积测量优化的研究仿真实现。其次,研究了传统的三维重建方式,Crust算法在建立三维模型当中存在的不足之处。经过分析设计了采用抽取外部曲面和环形区域填充的方式,处理曲面不相容的部分和存在的空洞,处理建立料堆模型的不足。根据设计使用MATLAB编写Crust建立料堆模型代码,实现了料堆曲面模型建立。最后,在建立好的料堆三维重建模型的基础上,根据Crust算法建立模型的特点,提出了一种在投影算法中设计建立包围盒缩小检测范围,并在包围盒中实现投影三角形相交的判定。以设计的方式实现网格体积的计算,最终应用到料堆体积的测量中。并且针对研究的内容,设计了料堆体积测量系统,使用仿真实验来证明模型建立研究优化的结果。本课题在一定程度上实现了优化料堆体积测量的不足,并提高了体积测量的结果精度,通过在实验室中仿真实验验证,结果达到了料堆测量精度的要求。