La medición sin contacto basada en la reconstrucción 3D de cuerpos de ovejas puede aliviar la respuesta al estrés en las ovejas durante la medición manual de las dimensiones corporales. Sin embargo, la recolección de datos se ve fácilmente afectada por factores ambientales y ruido, lo que no es propicio para las necesidades de producción práctica. Para abordar este problema, este estudio propone un sistema de adquisición de datos sin contacto y un método de reconstrucción de nubes de puntos 3D para cuerpos de ovejas. Los datos corporales de ovejas recolectados pueden proporcionar datos de referencia para la cría y engorde de ovejas. El sistema de adquisición consiste en un grupo de cámaras de profundidad Kinect v2, un pasaje para ovejas y un corral de restricción, recolectando datos de manera sincrónica desde tres perspectivas. El método de reconstrucción de nubes de puntos 3D para cuerpos de ovejas se implementa en base al lenguaje C++ y la Biblioteca de Nubes de Puntos (PCL). Procesa el ruido a través de filtrado por paso, filtrado estadístico y consenso de muestra aleatoria (RANSAC). Se propone una caja de filtrado de vóxeles condicional para reducir la cantidad de datos de la nube de puntos y simplificarlos. Combinado con los algoritmos RANSAC y de Punto Más Cercano Iterativo (ICP), se realizan registros gruesos y finos para mejorar la precisión y robustez del registro, logrando la reconstrucción 3D de cuerpos de ovejas. En total, se recolectaron 135 conjuntos de datos de nubes de puntos de 20 ovejas. Después de la reconstrucción 3D, el error de reconstrucción de la longitud del cuerpo en comparación con los valores reales fue del 0.79%, lo que indica que este método puede proporcionar datos de referencia confiables para la investigación de reconstrucción de nubes de puntos 3D de cuerpos de ovejas.