三维激光扫描仪获得的工业构件点云数据精度高,但是包含大量的冗余点。在保证被测对象几何特征的前提下,对点云数据进行精简,可以提高计算速度,减少存储空间,突出建模特征。本文针对工业构件点云提出了基于曲面变化的点云精简算法,通过计算点的曲面变化将点云分成特征不同的3个区域,对不同点区域设定权值,利用点的曲面变化定义近似特征点阈值,将小于阈值的点按照属于不同的特征区域计算其精简比率,由精简比率定义距离阈值完成精简。利用本文方法对bunny点云、盒子点云、工业零件点云3组数据进行了精简处理,并从算法的精简简度、速度及精度3方面与基于曲率的精简方法进行了比较。结果表明,本文提出的基于曲面变化的工业构件点云精简方法在精简精度上可以达到与基于曲率精简方法相同的效果,且计算速度更快,更好地保持了几何特征;加入边界保护处理后,精简对边界影响也比较小,可以满足后续建模要求。