为了满足结构类零件实体模型重建的需要,提高模型重建质量,并使重建的模型便于后续改型设计和生产加工,本文从工程实际出发,对基于约束和特征的实体模型重建方法进行了深入和系统的研究,重点研究了以下两种实体模型重建方法:一种是基于约束的多张曲面同步拟合及 B-rep 实体模型生成方法;另一种是直接从测量点云数据中提取信息进行实体特征模型重建的方法。围绕上述两种方法,本文重点研究了结构类零件的数据测量和预处理、平面轮廓数据点分段及基于约束的草图轮廓生成、基于约束的多张曲面同步拟合和 B-rep 实体模型生成以及基于特征的实体模型重建等关键技术,提出了一些新的思路和方法,并用实例进行了验证。论文主要内容和成果如下:　 研究了针对结构类零件的数据测量技术,给出了采用光学测量法对结构类零件进行测量时的测量原则,有助于提高测量效率和测量精度,然后利用给出的测量原则完成了若干典型结构类零件的数据测量,测量效果令人满意。 研究了结构类零件实体模型重建的数据预处理技术,给出了数据点法矢和曲率的计算方法;提出了一种 ICP 改进算法,导出了视图之间定位所需旋转变换和平移变换的计算公式,有效地解决了不存在明确对应关系的数据点集的定位问题,在多视拼合时采用边定位边合并的方法,减少了顺序拼合引起的误差,提高了结构类零件测量数据的多视拼合精度和速度;提出了一种基于设计意图的数据分块方法,从而将测量数据转换成适于模型重建的“造型数据”。 研究了根据平面轮廓数据点进行基于约束的草图轮廓重建技术,研究了基于特征点的平面轮廓数据点分段方法,提出了一种新的基于遗传算法的平面轮廓数据点分段方法,从而可以根据数据点的实际分布情况合理选用不同的方法实现平面轮廓数据点的快速准确分段;提出了分段曲线之间的约束自动识别和基于约束的多段曲线同步拟合的方法,从而可以由同步拟合结果生成满足模型重建需要的草图轮廓。 研究了根据分块点云数据进行基于约束的多张曲面同步拟合和 B-rep 实体模型生成的技术,提出了一种根据分块点云数据进行曲面类型的自动识别、曲面间约束的自动提取和基于约束的多张曲面同步拟合的方法,不仅提高了由分片曲面构造B_rep 实体模型的成功率,而且使得生成的 B_rep 实体模型也更加符合设计意图。 研究了直接从测量点云数据中提取信息进行实体特征模型重建的技术,提出了通过求解约束优化问题计算拉伸、旋转等特征重建所需参数的方法;实现了拉伸特征、旋转特征、圆角特征、薄板特征以及圆管特征等的重建,满足了一般结构类零件实体特征模型重建的需要。