邢宏文，刘思仁，邱磊，张亚

(上海飞机制造有限公司，上海 200436)

0 引言

激烈的市场竞争对产品研制开发的周期提出了更高的要求，利用更加自动化、智能化的技术来实现生产线上零件的检测对于缩短产品的生产周期显得更为重要。传统的零件检测方法是模板检具以及三坐标测量机(coordinate measuring machine，CMM)。其中，模板式检具由于是手工操作，检测结果易受到主观因素影响，并且难以和企业已有的质量管理系统兼容。三坐标测量机能够进行复杂型面的高精度测量，但由于其工作方式只能对个别关键检测点进行测量，无法获取待测零件表面全貌，效率低，成本高。因此，需要一套在保证获取零件精确外形前提下的高效零件检测方案。

随着测量技术的不断发展，作为非接触式测量系统，光学扫描技术借助其高效、精确的特点已经在各行各业得到了广泛的应用。由于点云在数据结构的表现形式上呈现出无序、散乱以及数量大等特性，对于点云数据的处理显得尤为重要。目前，一方面，针对获取零件点云数据的噪声问题，国内外很多学者进行了大量的研究。其中对于散乱点云去噪的经典算法主要有Laplace算法、平均曲率流和均值漂移算法。另外，基于正交整体最小二乘平面拟合的点云数据去噪方法，以点到平面的正交距离平方和最小为准则，兼顾因变量和自变量的误差影响，算法简单可行，去噪精度高。但此方法只针对具有平面特征的物体点云去噪，对复杂零件点云效果较差。……