针对航天精密锻铸件的加工,划线过程作为其先驱工序,目前大多采用人工划线来完成。铸件毛坯复杂的结构及小余量的加工决定其通过钳工手工划线找正困难,定位基准难以把握,人工划线已经难以满足加工要求。随着智能制造业的快速发展以及三维数字化测量技术的出现,信息化与工业化的融合已成必然趋势,国内外逐步发展起了以三维数字化测量技术为基础,铸件毛坯加工余量优化分析为标准,结合精密数控加工技术的数字化、集成化精密加工技术。为了提高划线过程的精度与效率,实现划线过程的自动化智能化水平,本文通过三维激光扫描仪采集铸件毛坯点云数据,通过余量优化分析系统处理点云数据从而输出划线轨迹,结合工业机器人技术实现机器人的自动划线。（1）研究了点云数据的获取以及预处理技术。通过对接触式和非接触式获取三维点云数据的比较,传统方式难以获取完整点云数据。通过采取三维激光扫描仪提出了基于非接触式毛坯点云数据获取方案。通过点云数据除噪精简以及模型离散的预处理,完成了铸件毛坯以及理想模型数字化的展现。（2）根据铸件毛坯各型面加工余量的要求不同,提出了基于工艺的点云特征提取技术。重要特征型面主要在于平面点云数据以及圆柱面点云数据。不同类型的点云数据可通过几何性质不同进行分割,需计算各点云数据法矢以及曲率信息,建立工艺向导模型通过区域生长法,实现典型特征对象的自动提取。（3）针对工艺要求出发,提出了基于特征的复杂毛坯加工工艺余量综合分析。通过主成分分析法实现毛坯与理想模型的初始配准。对各加工面容差面施加相应的约束,提出基于工艺特征的精确配准算法,并通过简化配准点集的递进式方法快速约束配准。通过余量的优化分析解决了在铸件划线过程中找正困难的问题。（4）自主设计并开发余量优化分析系统软件。结合实例分析验证余量优化分析过程,输出划线轨迹,设计机器人末端执行装置并对划线轨迹做出路径规划,通过机器人的运动控制实现机器人的自主划线过程。对划线结果的分析验证了本文所提技术的合理性有效性。