叶片类复杂曲面零件作为航空发动机的关键结构件,其几何精度和表面质量决定着航空发动机的工作性能。如何准确、高效地检测和评价叶片型面,已经成为了航空发动机制造领域中亟需解决的关键性问题。本文对叶片型面的扫描点云分析技术进行了研究,在此基础上针对模锻叶片开发了模锻叶片检测与评价软件。具体研究工作包括:首先介绍了常用的数据采集方法,重点研究了FARO ScanArm便携式测量系统及其数据采集过程,采用Geomagic Qualify软件对采集到的点云数据进行去噪和精简的预处理。对点云匹配原理进行了深入研究,用主成分分析(PCA)算法完成了点云的粗匹配,为点云精匹配提供了理想的初始点云位置。针对点云精匹配问题,提出了优化的最近点迭代(ICP)算法,并对比了优化ICP算法和普通ICP算法的匹配效果。然后对匹配后的点云提取截面,利用弦高差法结合曲率采样法进行截面点云预处理,提取截面点云的最长弦并摆正截面,为参数提取提供良好的初始点云位置。提出了叶片型面特征参数的提取算法(如前后缘、中弧线、最大厚度等),并与传统的方法进行了对比,验证了本文方法在精度和效率上的优势。接着研究了模锻叶片型面检测结果指导锻压模具调整的方法。介绍了截面余量分布的计算方法,对于余量分布不合格的叶片进行截面分析,提取截面型线误差(欠压,横向错位)。分析截面的欠压量和横向错位量,得到整体的调模参数,并对调模前后的截面余量分布进行了对比,证明调模方法的有效性。最后基于对点云匹配原理、叶片型面特征参数提取和锻压模具调整方法的研究,利用Visual C++、QT平台,开发了模锻叶片检测与评价软件。软件包括导入数据、点云匹配、误差计算、截面误差分析、报告输出等功能模块。以具体模锻叶片为例对软件的各个功能模块、操作方法和输出报告进行了展示。