叶片型面一般为复杂曲面，具有变截面、强扭曲、易变形等技术特点，加工工序复杂。叶片多轴数控加工质量对航空发动机、核电汽轮机的性能起着决定性的影响，如何快速高效的在机床原位检测叶片已经成为航空、核电等核心部件制造领域急需突破的关键性技术问题。本文以某型号航空发动机叶片为例，研究了从叶片测量点云快速精确提取型面参数(包括特征参数和轮廓参数)方法，主要研究内容包括：应用接触式三座标、柔性测量臂等多种测量传感器，研究了叶片型面测量点云的快速采集，分析了点云去噪、点云精简等数据预处理方法，并在课题组已有研究基础上研究了基于叶片型面特征的粗拼合和基于自适应距离函数的精拼合，并采用主成份分析法准确提取叶片截平面法矢，为后续高精度提取叶片型面参数提供原始数据。针对叶片测量点云离散分布特点，提出了基于平面矩形区域腐蚀法的改进凸包算法，定义了点与有向直线凸包区域分布的定性判别函数，并分析了改进算法的计算效率。应用提出的改进凸包算法对叶片型截面凸包数据进行有效排序，在此基础上提出了叶片型面特征参数(如前后缘、弦线、中弧线、最大厚度等)和轮廓参数(型线误差、倾斜度误差、弯曲度误差、扭曲度误差等)快速高效提取算法，并与传统的特征参数与轮廓参数提取算法进行了比较，分析了存在高斯噪音影响下型面参数提取的稳定性，验证了基于改进凸包算法的型面参数提取方法在计算精度或计算效率方面的优势。应用本文所提出的叶片型面参数提取算法，在MATLAB软件GUI环境下开发了叶片型面参数提取软件模块V1.0，该软件模块具有人机交互、执行简单、易于推广等技术特点。在数字制造装备与技术国家重点实验室Mikron数控机床上对某航空叶片进行加工实验和现场测量，应用该软件模块实现了叶片型面参数的快速提取与原位精密检测。