随着激光扫描技术的发展,快速、准且地获取物体三维信息已经变成现实。通过激光扫描所得的物体外形信息是大量的、冗余的,因此,人们形象的称其为“点云”。如何高效的处理这些点云,并最终生成可用于再制造的CAD模型是逆向工程的核心任务之一。本文以此为背景,研究了大规模散乱点云后处理中的若干关键技术。首先,为了密集杂乱无章型点云数据的简化,通过寻找点的临近点信息重建了散乱点云的空间拓扑关系,并基于这些拓扑关系计算出隐含在散乱点云中的曲面的法向量、曲率、曲面变化度等局部特征量,基于曲面特征量和八叉树方案实现了点云数据的简化。研究了传统工件中出现频率很高的二次曲面的非线性拟合问题。借助于“忠实距离”的概念,利用非线性最小二乘方法,实现了问题的求解。针对工程实际中扫描点云的特点,提出了一种二次曲面非线性拟合初值选择方法。新的方法仅依赖于点云的法向量,简单可行。提出了一种新的散乱点云三角化方法。该方法利用点云数据密度大的特点,通过逐层外扩的方法实现三维空间中散乱点云的直接三角化。最终生成的三角形网格的顶点均来自于原始点云数据,该方法具有可以多分辨率表示物体外形、精度可控等优点。最后,对自由曲面的B样条表示进行了研究。首先,将散乱点云通过ABOS(Approximation Based On Smoothing)方法梳理成规则的拓扑网格型数据,然后,对网格型数据进行B样条重构,并计算了重构误差。本文的各项研究,均有相应实例验证。