特殊环形锻件是采用价格昂贵的钛合金和高温合金两种材质锻造而成，具有优异的高温强度，良好的抗氧化、抗热腐蚀性能、抗疲劳性能等综合性能。随着现代化工业技术的进步，我国的电力、船舶、核电、能源和化工行业取得飞速发展，对特殊环形锻件生产质量的要求也越来越高。准确掌握并控制锻造过程中特殊环形件的尺寸参数对提高锻件的生产质量具有重要作用。但是在特殊环形件锻造过程中，二维激光扫描仪常受到发射率、高温背景辐射、氧化皮覆盖、环境杂散光等因素的影响，测量误差较大，难以达到测量要求。本文针对特殊环形锻件在线检测和特征曲线重构提出了特征曲线重构研究方法。以特殊环形锻件二维点云数据消除噪声、二维点云数据拼接以及二维点云数据特征点提取进行研究。　　首先，根据先验概率算法为基础，建立原始点云数据的二维直方图，对噪声点与非噪声点进行区域分类；运用曲线概率阈值分割算法对直方图的数据进行处理，建立噪声点消除模型，实现消除二维点云数据中噪点数据，为提高特殊环形件特征曲线重构精度奠定基础。　　其次，根据不同时期不同位置的点云集划分出目标点云集与移动点云集，以目标点云集为参考点云集来进行点云配准。通过二元数组法代替坐标变换法求出旋转系数以及平移系数，再经过目标函数最小化处理，实现点云配准。采用最小二乘拟合法求取特征参数，根据特征参数值对配准后点云进行旋转，实现点云数据拼接。　　再次，根据二维激光扫描的点云数据带状特征，采用三次 B样条插值算法拟合点云数据得到目标曲线，对目标曲线进行自适应平滑，再以曲线点为中心的支撑区域内定义曲率角，提取出候选特征点，再根据抑制条件以及匹配模板，选出真正的特征点，进而获得特殊环形件特征曲线的可靠尺寸。　　最后，在实验中利用本文提出点云数据消噪，拼接，特征点提取等算法对特殊环形锻件进行实验研究，通过对实验结果的分析验证本文提出算法的精确性、完整性、可靠性。