逆向工程技术是进行产品设计、开发的先进制造技术，其已发展成为CAD中的一个相对独立的研究领域。三维点云数据处理技术是逆向工程中的关键技术之一，其中数据精简与平滑技术是数据处理的两个重要组成部分，决定着后续曲面建模的质量和效率，具有十分重要的研究意义。本文对一种新型的三维扫描测量系统——基于标记点的流动式三维扫描测量仪得到的三维点云数据的特征进行了分析，针对其散乱分层的特点提出了一种有序化的精简方法，主要的研究内容有以下几个方面：1.提出并实现了一种R树与八叉树相结合的空间索引方法，能够快速准确地获取局部点云数据，保证良好的数据检索效率。该方法利用工件表面的标记点的三维坐标，结合R-tree和八叉树原理，建立点云的空间索引：首先计算包含所有点云数据点的最小空间矩形，将该空间矩形划分成相同大小的三维网格；然后根据分布于工件表面的标记点的已知三维坐标，以包含标记点的三维网格为中心对所有包含数据点的三维网格进行聚类运算；对于包含数据点的三维网格，根据设定的分裂条件对其进行八叉树分裂，直至所有的三维网格都收敛。2.根据实际工程应用中的需求，针对激光扫描仪所得三维点云的散乱分层的特点，提出并实现了一种有序化精简方法。首先获取以点云空间索引的叶节点为中心的27个空间网格中的点云数据，将其作为局部点云数据并对其进行最小二乘平面拟合，根据参考平面的法向量信息建立局部参考坐标系；将点云数据坐标转换到局部坐标系下后，依据局部坐标系建立参数坐标系，对局部点云数据进行参数化；然后利用数据点的局部坐标与参数化坐标拟合二次曲面，并在二次曲面上进行有序化采样；最终将采样点转换到工件坐标系后，得到有序的精简数据点集。3.根据理论研究成果，在Windows XP平台上采用Microsoft Visual C++进行了系统集成开发。试验结果表明，本文提出的索引结构创建速度较快，可以快速准确地获得局部型面的点云数据。精简效果方面，经本课题中算法精简后的点云由散乱分层变为单层，不仅较好地保留了工件原有的型面细节特征，而且点云在空间分布平滑、均匀有序，为后续的重构建模工作提供了很大便利。