反向工程作为产品创新设计和制造的重要途径之一,在航空、航天、汽车、模具、医疗等领域有着广泛的应用前景,受到了各国工业界和学术界的重视。测量点集模型重建一直是反向工程的核心内容和研究热点。随着测量技术和计算机技术的进步,模型重建技术也得到了快速发展。但在实际应用中,面对不断增大的点云规模以及日益复杂的实体模型,模型重建过程仍存在自动化水平不高、精度损失较大、不能有效地与下游应用集成等问题。本文针对模型重建理论及其应用问题,从点云几何信息提取、数据分割、曲面类型与参数提取及层切模型转换等方面对模型重建关键技术进行了系统的理论研究和实践。点云几何属性(法矢、曲率等)的精确分析是模型重建的基础。为了提高反向工程中大规模、形状复杂且带噪声点云的曲率计算精度,本文提出了基于移动最小二乘曲面的曲率计算方法。根据移动最小二乘曲面隐式表达推导了计算主曲率、方向曲率等的解析公式,并以实验和推导相结合的方法给出了自适应选择高斯核宽度的经验公式。数据分割在模型重建中起到承上启下的作用。为了减少分割中的交互操作,准确刻画模型的几何特征,本文提出了基于Morse-Smale复形的点云数据分割方法。通过在三角网格上建立和简化Morse-Smale复形对网格进行自动划分。在复形简化的基础上,根据点云几何属性分布,实现了过渡特征及顶点混合特征的自动分离,使分割结果更适应于反向工程模型重建的要求。基于特征的反求建模策略能够捕捉原始设计意图,得到较高的模型重建精度。基于特征的建模,其关键在于特征识别及特征参数的提取。本文利用高斯映射和法曲率映射并结合概率和最小二乘方法进行曲面类型自动判别,能够准确识别出平面、规则二次曲面和旋转拉伸面等特征。针对拉伸特征和旋转特征,提出了基于点集对齐原理的参数调整方法,以提高参数的计算精度。复杂自由曲面重建需要对点云进行再划分,采用多张面片拟合并拼接而成。为了合理确定面片数量和位置,本文提出了一种基于区域生长的算法对自由曲面子域点云进行自动划分。算法以Bezier曲面拟合误差作为控制参数,通过区域扩张过程得到各分区点云。基于测量点云的直接分层技术有着广泛的应用。然而由于直接分层以散乱的海量点云为输入,数据间缺少有效联系,可能导致层切模型的精度损失或结构缺失。为此,本文提出了散乱测量点云整体拓扑结构的提取算法,并将点云拓扑和几何信息应用于快速原型直接分层计算中,以提高层切模型建立的正确性和精度,并取得快速原型加工精度和速度之间的平衡。本文利用C++和OpenGL库,将上述关键技术和相关算法集成为三维测量点集曲面重建原型系统。通过典型零件验证了系统及其关键技术的合理性和有效性。