大型薄壁构件作为大型装备的重要组成部分,在我国的工业领域有着重要地位,其制造工艺复杂,加工难度高,对其表面关键特征的测量问题己成为装备制造过程中的瓶颈。关键特征的测量需具有较高精度,因此难以用传统的测量方法进行测量。本文提出一种基于机器人、结构光扫描仪与激光跟踪仪的测量方法,机器人末端安装扫描仪,对扫描仪进行柔性定位,扫描仪高精扫描关键特征,并转换到激光跟踪仪坐标系下,从而完成对关键特征的测量。针对机器人定位精度低、手眼关系未知导致的扫描位姿精度不高,关键特征测量精度无法保证的问题,开展了手眼关系参数和机器人运动学参数联合标定方法以及关键特征点云高精处理方法的研究,课题组共同搭建了测量系统,实现了提高扫描位姿精度和关键特征的高精测量。本文的主要研究内容包括:（1）面向KUKAKR10 R1420工业机器人,建立了 MDH运动学模型,首先对机器人进行运动学求解,并与机器人控制器显示数值相比较,验证所建模型的正确性;然后基于机器人的微分运动原理,分析运动学模型,推导出机器人运动学参数和连杆末端位姿的关系;最终建立了机器人的运动学误差模型。（2）针对提高扫描位姿精度的需求,首先通过基于罗德里格矩阵的算法和轴线测量法进行手眼关系初步标定;然后基于距离误差模型对测量系统进行手眼关系参数误差与机器人运动学参数误差的联合标定,从而提高机器人定位精度,使扫描仪处于最佳扫描位姿。（3）针对关键特征的测量精度需求,提出了面向不同关键特征的点云处理算法。首先针对不同关键特征的特点,采用对靶球和平面正面拍摄,对孔倾斜拍摄的方法,获得关键特征的点云;然后采用欧式聚类算法、RANSAC随机抽样一致算法等点云处理算法,对点云进行关键特征提取及拟合,实现了对不同关键特征的高精测量。（4）基于课题组搭建的测量系统,进行相关实验。面向提高扫描位姿精度,进行手眼关系参数与机器人运动学参数标定精度验证。实验结果表明:在机器人的工作空间内,距离误差的最大值由0.8893mm降低到0.4249mm,平均值由0.7784mm降低到0.3852mm;面向关键特征的特点设计标准器,进行系统测量精度验证。实验结果表明:孔坐标测量误差的最大值为0.1898mm,平均值为0.1539mm,平面夹角测量误差的最大值为0.0987°,平均值为0.0746°。