随着汽车、飞机等产品气动外形设计要求的不断提高,针对气动外形的对缝质量评价方法也需更高效与精确。传统评价方法采用二维测量方式,效率低,可重复性差。而三维线结构光测量因其非接触、精度高、抗干扰强等特点,广泛应用于数字化测量领域。然而扫描获取的点云数据通常没有拓扑结构,无法判断对缝类型,极大阻碍了对缝质量评价的数字化、自动化进程。因此,针对上述提出的问题,本文设计了基于线结构光的对缝扫描测量方案,实现了点云数据的获取及预处理;提出了基于高斯映射聚类的对缝类型自动评定方法,建立了对缝间隙阶差求解模型,并对自动评定功能进行了软件实现。具体研究内容如下:1)基于线结构光测量技术及点云滤波、去噪、分割算法,构建了对缝点云数据获取及预处理方案,定义并分析对缝类型结构特点,提出一种新的结合法向提取及高斯映射的对缝倒角识别方法。通过对高斯球上的数据进行聚类试验分析,得到阈值判定结果,从而实现对缝类型的自动评定过程。2)对不同对缝类型间隙阶差求解定义分析,改进平面拟合、边界点识别等特征提取方法,通过对提取特征法向夹角的定量分析,设计了适用于不同对缝类型的待测特征点识别方法,建立了对缝求解模型,实现了对缝间隙阶差的求解。3)开展基于对缝评定及求解的测量实验,采用对缝标准件为实验对象,通过设计软件实现了对缝自动评定的功能,对测量结果误差进行分析,并进行对比实验。基于自动评定的对缝间隙阶差测量实验表明:间隙测量误差不超过0.04 mm,阶差测量误差不超过0.03 mm,对比传统方式,其有效辅助了气动外形对缝质量评价工艺的自动化流程,增加了对缝分析直观程度,为后续外形设计精度的提升提供了数据支持。