传统的检测方法检测复杂曲面零件,检测难度大、周期长,而且检测精度不高。汽轮机叶片型面是一个复杂的自由曲面,其加工和检测一直是叶片生产中的重点和难点,而当前对大型、复杂叶片的需求越来越多,现有的传统检测技术已经成为叶片生产中的一个瓶颈。随着计算机技术、检测技术以及图形学等学科的发展,逆向工程技术得到了广泛的应用,其中三维扫描测量技术也蓬勃发展起来。本文在研究有关逆向工程技术的基础上,提出了基于逆向工程的叶片型面质量检测方法,实现对叶片检测的数字化、可视化和自动化,并试图解决传统叶片检具的精度低、误差大,以及采用CMM测量的耗时长、检测难和成本高的问题。采用三维激光测量设备对叶片进行检测存在着测量数据庞大、测量杂点过多以及测量数据与模型坐标位置不同等问题。本文首先研究现有的激光测量设备数据采集的原理、方法及特点和现有的数据处理方法,综合运用各种数据处理方法,实现快速、高效地处理叶片的测量数据;其次,对现有叶片加工、检测的分析与研究,采用叶片的基准特征来实现测量数据与设计模型的对齐工作,解决了叶片误差分析的前提条件;最后,对叶片的测量数据与设计模型的比较分析,计算测量数据点到叶片模型的距离来反映叶片的加工质量,实现了对叶片任一截面型线的误差分析。论文最后以一个典型的汽轮机叶片零件为例,验证了本文提出的方法。