随着现代工业的发展,许多具有复杂形貌特征的金属结构件需要三维实体数字化测量,在生产或装配过程实现高效、实时、准确的三维测量,是现代制造业必须解决的难题。本文主要针对某种特种结构中的伺服机构、XX天线等关键部件,使用三维激光扫描设备进行全方位扫描;根据扫描后获得的各视角点云数据,采用三维点云的拼接技术实现点云模型的三维重建,并通过点云分割算法提取待测特征点云,完成了其中关键参数的精确测量。论文完成的主要工作如下:(1)对三维点云滤波算法进行了研究和分析。针对三维激光扫描获得的点云数据,采用大尺度噪声滤波和小尺度噪声滤波相结合的滤波方法,对拍摄时引入的噪声进行分步去除。最后以工件点云模型为研究对象,对组合滤波算法进行了实验仿真分析,证明了滤波算法的有效性。(2)对点云模型三维重建中的粗拼接和精拼接技术进行了研究。在点云粗拼接中,主要介绍了旋转拼接算法,并使用了一种基于圆锥体的标定方法对转台进行快速标定。在点云精拼接中,重点研究了 ICP精拼接算法,并针对多视角点云拼接,对ICP算法进行了改进。最后以多视角雕像点云模型为研究对象,对拼接算法进行了实验仿真分析,证明改进ICP算法有效的提高了拼接速度和精度。(3)分析了现有三维点云分割方法,对区域生长分算法和RANSAC随机抽样一致性算法进行了重点研究。针对伺服机构等复杂点云模型,总结出了一套采用区域生长算法和RANSAC随机抽样一致性算法分阶段分割的复杂点云模型分割流程。(4)针对某种特种结构中关键部件的测量需求,设计相应的测量方案,对其中的伺服机构和XX天线面T/R组件进行了详细的测量,并对最终的测量结果进行了验证。(5)针对某种特种结构中关键部件的测量,设计并开发了在线测量软件。软件中主要实现了伺服机构、XX天线等关键部件的在线测量功能,能够为某种特种结构的装配与调试提供实时精确的关键参数。