航空发动机涡轮叶片需要承受高温、高压等恶劣的工作环境。在叶片生产过程中必须使用严格的检测手段，作全面系统的检测以确保叶片合格。航空发动机叶片的型面质量对发动机性能有着决定性的影响。由于叶片型面复杂且参数繁多，因此如何检测和评估叶片的型面质量越来越受到人们的关注。 对叶片型面质量的评估大部分着重于对特征参数的评估，叶片型面的特征参数包括：缘头半径、弦长、最大厚度等。 针对这一问题，本文研究了基于测量数据的叶片截面特征参数提取方法。根据各个特征参数的定义，详细研究了各个特征参数的提取方法。主要体现在以下几个方面： 1) 在数据预处理阶段，提供了排气孔的判断和解决方法。该方法基于数据点的单调性，自动判断出截面轮廓是否包含排气孔。根据多边形凸包的方法，确定排气孔的位置并进行处理。 2) 采用了基于多边形凸包的方法提取弦线。该方法利用叶片自身的特点，认为叶盆部分是截面轮廓中最大的凹陷部分。因而在提取凸包的过程中记录每一段凹陷部分，取首尾距离最大的凹陷部分为叶盆部分。相连凹陷部分的首尾点得到弦线，进而得到弦长和弦倾角参数。 3) 采用基于最大半径误差的方法提取缘头。由于叶片缘头半径非常小，一般的方法非常难以确定缘头的精确范围。本文提出了一种基于最大半径误差的方法，具有很好的鲁棒性。 4) 提出了一种简化的最大厚度提取方法。该方法可以在将轮廓粗略分割出叶盆叶背数据以后，快速提取出合适精度的最大厚度。 最后，基于VTK(visualization toolkit)可视化开发工具软件包和动态库技术，将上述算法开发成参数提取软件模块，并添加和完善了已有的中弧线提取功能，形成一个较为完善的叶片特征参数提取模块，并与叶片三维偏差分析、壁厚分析等模块集成了一个涡轮叶片尺寸测量软件，以满足算法验证和实际检测的需要。