以叶片、飞机蒙皮为代表的复杂曲面类零件广泛应用于航空、航天等行业,打磨是该类零件加工过程的关键工序之一,传统的人工打磨环境恶劣、对人体伤害大、加工一致性难于保证,而数控磨床成本高、柔性低、适应性差,机器人因柔性好、易拓展、性价比高等优点,近几年在打磨工序中被广泛应用并得到快速发展。目前机器人打磨首先依据理论模型进行离线编程,然后通过标定实现机器人与工件位置的对接,从而实现机器人打磨路径的精准控制。但对理论模型未知或变形磨损的工件,这种方式就不能完全适用,需要相应的技术予以支持,本文将逆向工程技术引入其中,为该类零件的机器人打磨提供了可能。为此,本论文围绕工件表面数据测量、数据处理、曲面重构以及轨迹规划等问题开展了相关研究。数据测量方面,分析比较了几种测量方式,选用了线激光扫描仪作为测量设备,采用一种基于标准球心的手眼标定算法对扫描仪坐标系进行标定,然后对标准球进行扫描实验,试验表明扫描误差在0.1mm—0.2mm。曲面重构方面,本文首先采用了组合去噪算法和距离精简法对扫描点云进行预处理,然后通过最小二乘法反算求出节点参数、节点矢量和控制点等参数,最后对叶片进行NURBS曲面重构,并在Geomagic软件中对重构模型与理论模型进行匹配分析,匹配结果的标准偏差为0.231mm。轨迹规划方面,通过对比几种常用轨迹规划方法,采用了等弦高误差法确定步长和等残留高度法确定行距,为了提高打磨精度和简化计算,采用打磨头支撑轴矢量与工件型面法矢量重合的方法确定机器人的姿态,并用四元数表达机器人姿态以便机器人控制器正常读取生成的打磨程序。论文最后介绍了自主开发的一套集点云处理、NURBS曲面重构、轨迹规划等功能的软件,实现了导入扫描点云数据便可导出打磨轨迹程序。以风电叶片局部表面为实验对象,打磨后以叶片表面粗糙度作为评价指标,测得平均值为2.532μm,满足目前的工艺要求,验证了本文方法的有效性。