在工业铁塔构件的生产过程中,为了让现场铁塔能顺利的组装、立塔,在铁塔出场之前必须对铁塔进行“试组装”,这个过程主要是试验铁塔构件加工的正确与否,在铁塔构件加工过程中,由于加工工艺的缺陷或者加工过程的操作原因,使得构件与设计的构件存在一定的偏差。传统的组装有立式和卧式两种方法,但是这两种组装费用高、周期长,对于现在大规模的检测很难应付。本文针对铁塔复杂构件产品几何质量检测理论和三维激光扫描技术应用于检测的方法研究,从而取代了工业铁塔构件的“试组装”。本文研究三维坐标获取的方法。结合本课题的需要,进行三维激光扫描仪的选取和数据采集。并通过对三维激光扫描仪的原理进行探究,来分析扫描数据的特性,为后续的数据处理提供依据。通过对三维点云的噪声进行分析,主要对测量的点云噪声来源、噪声的数学模型等分析,同时比较不同的去噪方法,这里主要比较拉普拉斯(Laplace)、二次Laplace、平均曲率流、双边滤波等方法,选择适合本文点云数据去噪的双边滤波算法,进行初步的实验验证。通过对于已有双边滤波算法分析、实验后,得出已有双边滤波算法存在的不足之处,提出本实验改进。本文引进空间栅格法将点云进行预处理分割,然后应用八叉树法进行拓扑连接,最后应用k邻域搜索进行特征点邻近点的搜索,并通过实验验证了本文提出的改进方法达到了预期去噪的效果。最后进行铁塔构件的质量检测,最终是要进行扫描点云与设计CAD模型进行比较,需要先将设计CAD模型进行离散化处理,本文应用已有的离散化处理方法进行离散,将离散后的数据和点云扫描数据进行粗配准,根据本文提出的基于标记点曲率特征的粗配准进行,然后根据ICP算法进行精确配准,将点云模型和CAD模型配准完成,最后通过本文介绍的偏差色斑图检测方法得出测量点云和CAD模型偏差,并用色差图和偏差数据进行表示。