为了确保自由曲面零件在机床上与刀具有相对正确的加工位置，在加工过程中仍主要用非自动化的方式对工件进行安装定位。这种操作方式势必造成制造成本高、柔性差、装夹效率低等问题，因而现有的自由曲面工件定位操作方式显然不符合敏捷制造的高效率、高柔性、高自动化特征。　　本论文提出了基于点云配准的自由曲面寻位技术来寻找和识别工件的准确位姿，进而能够利用这一技术实现“夹紧—寻位—加工”这一新的操作模式。而本课题研究的重点是点云配准这一关键步骤，配准的精度直接决定着工件寻位效果，本文对这一配准问题作了深入研究，重点涉及初始配准和精确配准以及配准误差的评价。　　为了提高自由曲面工件的配准效率，且避免算法陷入局部极值，本文提出一种基于共面四点集的RANSAC初始配准算法和改进的迭代最近点(ICP)精确配准算法相结合的两步配准方法。首先，在基于RANSAC算法的机制上，通过点间距离和比例关系寻找两片点云的共面四点集，利用共面四点集这一不变量来约束RANSAC算法提取的样本，通过多次迭代寻求最优匹配，使点云经过初始配准后得到一个较好的初始位置，另外，初始配准的结果仅仅作为二次配准的初值，为了能够达到更高的精度要求，我们需要再利用迭代最近点算法对结果作进一步的精细化处理;接着，在基于原始ICP算法的基础上对目标点云进行重采样来提高匹配速度，采用双法向投影匹配策略确立匹配点对，并通过结合距离与曲率这两类约束进一步剔除错配点对，通过这三个方面的改进优化初始配准结果，使得两组点云之间的配准误差达到最小，以实现点云的自动配准;最后，对两组简单曲面工件的点云模型进行配准仿真，结果表明:该算法相对于传统ICP算法具有更快的收敛速度和更好的配准精度，能够满足配准需求。　　同时，还提出一种点云配准误差评价方法，该评价标准分为局部评价与全局评价，通过引入点云数据的曲率与法矢量信息，设定类型匹配率、数值匹配率、弯曲角、扭曲角这四个指标进行局部与全局的定量分析评价，验证了算法的良好性能。