电脑横机是针织机械中最重要的机种之一,其针床基座的平面度是保证横机出布质量和编织效率的关键因素。目前,纺织企业普遍采用接触式测量的方法对针床基座平面度误差进行检测,工作量繁重且复杂,只能靠肉眼分辨,无法保证测量精度。随着三维测量技术的发展,激光扫描设备在各个领域中得到广泛的应用,基于激光扫描的非接触式测量可以对被测平面进行高效准确的检测,同时得到的激光点云数据包含被测平面的三维坐标信息,便于平面度误差的计算。针对上述问题,本文以针床基座的三维激光扫描点云数据为处理对象,对针床基座平面度误差检测方法展开研究,主要工作如下:（1）提出基于点云优化拟合的平面度误差检测方法。该方法首先对3D激光轮廓传感器采集到的点云数据进行简化、去噪等预处理,得到高精度点云原始数据。基于法向量角度差约束,设计基于RANSAC的点云优化拟合算法,对针床基座平面的完整形貌进行精确重构,并利用最小二乘法进行平面误差评定。利用仿真和实际点云数据进行验证,实验结果表明该算法不仅拟合稳定性良好,对针床基座机架的形貌还原精度也高于传统RANSAC算法,可实现针床基座平面度误差的精确检测。（2）研发一套基于点云优化拟合的电脑横机针床基座平面智能检测系统。针对实际需求,制定了针床基座平面智能检测系统总体方案,搭建了硬件平台,并开发了相应软件。该系统主要分为点云数据处理模块、视觉运动处理模块和人机交互模块。其中,点云数据处理模块采用本文提出的基于点云优化拟合的平面度检测算法,实时检测针床基座机架及导轨平面。对检测系统的稳定性和实时性进行了实际环境测试,结果表明,本文研发的检测系统能够检测并计算针床基座机架及导轨的平面度误差,机架平均次品检出率为99.32%,导轨平均次品检出率为98.87%,同时可定位缺陷区域,满足纺织企业对于电脑横机针床基座平面度高精度、高效率的检测需求。