逆向工程指的是根据现有的模型，利用数字化测量设备获取实体数据，然后对这些数据进行拟合，构建一个完整的实体模型。逆向工程的流程一般包括数据获取，数据预处理，曲面拟合和实体模型生成四个部分。由于目前采用的数据获取设备为激光测量设备，它可以从产品表面获取大量的测量数据，可达到几十万或几百万。如此巨大的数据量，不仅加大了系统的负荷，而且大大降低后续处理的效率，所以必须事先进行数据精简处理。 本文主要研究基于点的简化方法，首先介绍如何根据空间数据点的位置关系计算曲面的几何信息，如单位法向量和曲率等。在法向调整问题上，本文借鉴武剑洁的“环推衍法”思想，提出一种新的法向调整方法。 其次，对Pauly等人提出的层级聚类方法进行讨论，主要工作是对此方法的不足之处进行修正： 1．原方法把计算局部点云的曲面变化最大方向的方法，用来对全局点云进行曲面最大变化方向的计算，没有考虑此局部计算方法对全局点云的适用性。本文考虑到距中心不同点对计算曲面变化最大方向的不同影响，采用加权系数对该影响进行修正。 2．原方法中选取聚类单元中心点为代表点，因为中心点不一定是原始采样点，会造成重建的曲面上出现非预期的凸出和凹入三角片。本文以距中心最近点为代表点，可以有效避免了重建误差产生的可能性。 3．相近表而情形存在，将会导致重建模型出现非流形错误。本文根据Jong和Lee判断相近表面方法，提出一种修正相近表面的方法，该方法包含两部分：对于包含三点以上的聚类单元，引入辅助点判断相近表面；对于含三点及以下的聚类单元进行强制细分避免相近表面。 4．采样不足情形即当聚类单元满足共平面特性时，单元中包含点的数目较多，若采用一个代表点会造成局部区域的“空白”，从而使重建产生非预期空洞。本文根据实验结果提出一种限制标准：相邻树节点层数不能相差太多。对不满足该限制树节点继续向下切分，产生辅助代表点，从而避免采样不足。 最后，对不同的实体模型的点云数据进行实验，结果证明了改进后的方法具有一定的实用性。