航空叶片是航空发动机的重要动力部件,长期服役于高温（高温端>2000K）、高压、交变载荷、高速旋转、高频振动与高温燃气冲击腐蚀等恶劣工况下,具有多联、强弯扭、薄壁、空心、气膜孔与整体叶盘等复杂结构,在铸造与铣削加工时难以保证叶片形位精度要求,如何快速高精度的实现航空叶片检测一直是航空制造领域的一大热点问题。本文围绕航空叶片检测方法、技术规范、测点数据处理算法与检测软件开发等方面开展研究,主要内容如下:（1）研究航空叶片的基本分类、结构、关键型面特征参数与叶型造型方法,重点研究了航空叶片检测技术规范、关键步骤与检测参数,应用航空叶片设计理论并结合航空叶片检测实践,提出叶型形状、尺寸与位置误差评价方法,解决了航空叶片检测存在的评价标准不一致、流程不规范与评价指标难以量化等问题。（2）研究航空叶片测点数据分割、杂乱点云排序与型面特征参数提取原理,采用K-means++聚类提出了多联叶片多截面点云分割算法,克服点云欠分割与过分割等缺陷,应用离群检测、凹包构建与深度优先搜索提出了轮廓内外噪点快速识别删除与点云排序算法,实现了无序杂乱点云的快速曲线重构,并通过曲率估计提出叶型分割与特征参数提取算法,实现了叶型精确分割与特征参数快速提取。（3）参与开发航空叶片测点数据处理软件i Point3D Blade,搭建显示交互、点云处理、参数计算与报告输出等主要模块,设计点云数据格式IPD,解决了点云数据格式转换复杂、可读性差与检测结果难以分析汇总等问题,集成ICP、TDM与ADF等多种点云匹配算法,实现了不同类型、数据规模与初始位姿点云的快速高精度匹配,并开发自动化并行批处理操作功能,大大提高了大批量大规模测点数据处理的计算效率。（4）采用铸造涡轮叶片、多联导向器叶片与压气机叶片等6个样件,与传统手工多款商业软件交互操作作为对比,开展了叶片测点数据处理实验,定量研究了两种方法的型线误差、型面偏移、扭角、整体平均误差与平均检测时间等评价指标。实验结果表明,i Point3D Blade软件达到了更优的整体平均误差,实现了单截面叶片检测时间少于30s,节省检测时间80%,已成功应用于中国航发南方公司多款叶片的实际生产。