大型零件三维测量过程中常需要粘贴较多的标志点来进行自动拼接。由于人工粘贴标志点的随机性与噪声等因素的影响，标志点自动匹配时极易产生误匹配标志点，影响了多次测量时点云数据自动拼合的稳定性。针对此问题，在实现标志点自动匹配的基础上引入随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配标志点。该方法根据选定好的目标模型和相关评判准则，将所有的匹配标志点分为内点和外点，利用内点计算出当前最佳目标模型参数，经过一定次数的随机采样后计算出最终的最佳目标模型参数，从而有效地去除大型零件点云数据自动拼合过程中出现的距离