快速、准确地获取工件表面的坐标数据在工业领域具有广泛的应用,如工件的定位与检测,逆向工程,以及快速成型制造。随着现代工业的快速发展,对产品的功能、结构、外形的要求越来越高,这也对测量系统的性能提出了更高的要求。单一测量传感器已经不能满足现代工业对测量的精度、效率以及智能化水平越来越高的要求。因此多传感器测量技术越来越受到人们关注,已经成为现代工业测量技术的重要发展趋势。本文提出了一种接触式测头与线结构光视觉传感器集成的复合式测量系统,结合接触式测量与线结构光视觉测量各自的特点和优势,实现对具有复杂几何形状的零件的高速、高精、智能化测量。论文对复合式测量系统的数据处理、测量信息的智能化集成等关键技术进行了深入的研究,主要研究内容及成果如下:提出一种接触式测头与线结构光视觉传感器集成的复合式测量系统,实现对复杂工件的高速、高精、智能化测量。所提测量系统先利用光学测量信息指导接触式测头进行少量的接触式测量,再通过数据融合,利用高精度接触式测量数据补偿光学测量数据,以获得大量的高精度光学测量数据用于CAD模型重建。通过不同传感器测量信息的深度融合,充分发挥了各传感器的优势,形成优势互补,从而实现复合式测量系统的高速、高精、智能化测量。提出一种基于邻域分割与重构的稳健法向量估算方法,用于准确可靠地估算点云的法向量,为点云的分割、特征识别等后续操作提供基础。针对现有点云法向量估算方法对噪声、采样非均匀性比较敏感并且在边缘处产生平滑的法向量的问题,提出一种邻域分割与重建策略为点云中的每个点构建一个只包含与当前点位于同一表面的点的一致性邻域,并用该邻域准确计算当前点的法向量。提出一种鲁棒的点云分割与特征识别算法,用于准确提取点云中包含的被测物体几何信息。所提算法采用一种新的区域增长分割策略,以点的邻域的法向量标准差作为点间相似性度量,并以当前点与初始种子点的邻域法向量标准差的相似性作为种子点选取的依据,可以有效避免平滑过渡的不同曲面特征的欠分割现象,实现了复杂点云数据的准确分割。提出一种基于改进的B样条曲线变形技术的自由曲面测量数据融合算法。在传统的基于能量法的B样条曲线变形技术基础上,提出一种新的具有平滑作用的曲线内能表达形式,使得算法在保持曲线整体形状的同时对曲线具有平滑作用,提高了测量系统对噪声的鲁棒性。利用这种曲线变形技术对光学测量获得的轮廓曲线进行修正,使得修正后的曲线经过所有高精度的接触式测量点,同时保持原始曲线的整体形状并且更加光顺,因此变形后的曲线具有更高的精度。该方法只需少量的接触测点即可提高光学测量的精度,从而实现对自由曲面的快速、精确测量。