叶片是航空发动机的重要核心零件,其具有自由薄壁曲面、结构刚性弱等特点,为典型的难加工材料,因此通常采用精密磨削抛光作为最后一道光整工序以保证其表面质量和型面精度。然而,由于加工过程中易产生振动、变形等问题,磨抛后的叶片存在余量分布不均匀,表面精度难以得到完全保证。因此,针对该难题,本文首先对叶片曲面重构技术与曲面误差评定技术展开研究,并基于误差分析结果进行了叶片的路径规划方法、离线编程软件与数据处理平台开发,最后搭建了机器人砂带磨削平台进行了实验验证。本文的主要研究内容如下:针对金属叶片曲面重构问题,研究NURBS曲线曲面的插值拟合与逼近拟合方法,探究基于遗传算法的NURBS曲线曲面权因子优化方法,并对叶片进行曲面拟合,用以提高NURBS曲面的重构精度,为后续叶片误差评定及离线编程提供依据。为了进行曲面误差的评定工作,提出了基于极值邻域划分的Newton迭代算法误差分析模型。探究基于曲面法矢的半径补偿方法和无约束优化的单纯形法,凭借该方法对三坐标测量数据进行测头半径补偿和坐标系匹配等工作。实验结果表明,单纯形法使拟合曲面和理论曲面具有较高的匹配度。研究了路径规划方法,提出了基于离散参数和步长限制的步长计算方法,对叶片曲面进行误差分析,基于曲面的误差评定结果,以及加工工艺参数,进行叶片曲面的路径规划。实验证明该方法能针对不同余量进行精确去除。设计并开发了数据处理软件平台,以OpenCasCase和VS2013为基础,该平台实现了曲面拟合、曲面误差分析、离线编程、显示等功能。应用离线程序进行叶片打磨实验,实验结果显示,经打磨后的加工叶片达到精度要求。实验证明该软件平台曲面拟合和误差分析是正确的。