随着制造业的持续快速发展,传统的正向工程已经难以满足人们的需求,反求工程越来越广泛的被应用到新产品开发设计中。反求工程不仅可以大幅度缩短新产品的开发设计周期,也可以大大降低研发的成本。在反求工程中,快速、准确地获取目标物体的三维几何数据是极为关键的一步,但是对于具有复杂内腔轮廓的零部件,数据测量方式受到了相应的限制,从测量精度和成本两个方面考虑,本文提出了一种基于断层轮廓成像三维模型重构的方法进行数据采集,是将CCD相机通过连接件与数控加工中心集成为一体,安装高分辨率的镜头与LED环形光源,并配有可拆卸的遮光桶,将用包埋体包裹后固定于机床工作台上的被测工件,使用数控加工中心进行高精度逐层切削成像,得到断层轮廓图像。之后对断层图像进行图像预处理、边缘检测、亚像素细分等技术进行处理,从而得到被测件的三维点云数据,再对三维点云数据进行点云精简、分割、三角网格化处理,最后通过曲线曲面拟合得到被测物体的三维重构模型。本文研究内容为:(1)CCD获取断层轮廓图像的试验研究通过搭建试验平台,对被测件进行预处理之后,根据试验设备的工作参数来选择合适的拍摄条件进行数据采集试验,通过对比和分析试验结果,确定最佳的拍摄条件以获取高质量的断层图像。在确定了拍摄条件的基础上,进行完整的三维模型重构试验的图像采集。本文共采集断层轮廓图像249层,共2490张。(2)图像的预处理以及边缘检测技术首先根据采集的原始数据,研究了图像的预处理技术,即平滑去噪、灰度平均法以及中值滤波;然后,通过研究已有的边缘检测算法canny算法和log算法,在此基础上提出一种改进的canny算法,一定程度上提高了边缘检测精度;最后通过亚像素细分算法进一步提高边缘检测精度,相比较像素级的边缘检测精度,亚像素细分算法精度提高了50%。(3)点云数据的处理研究了点云数据的处理,包括点云数据的精简、点云数据的分割和点云数据的三角网格化等。首先研究了点云数据精简的方法,如均匀采样法、包围盒法以及基于网格的方法,本文采用了一种基于曲率的点云精简算法,并通过实例验证了此算法的可行性;最后研究了网格三角剖分算法,提出了一种新的点云数据三角网格化算法。(4)曲面拟合和三维重构对曲面拟合进行了研究,包括曲面拟合理论基础,nurbs曲面拟合以及曲面的拼接。使用imageware、ug软件用基于特征曲线的重构、轮廓线叠加拟合重构和nurbs曲面拟合重构三种不同方法对经处理的三维点云进行曲面拟合,得到了被测件的三维重构模型,通过对重构误差的分析得到nurbs曲面拟合重构的重构精度最高。最后从数据采集、边缘检测精度和曲面重构精度三方面提出了改进重构精度的集中可行性方案。