随着现代科技的高速发展,三维测量技术也在不断地改进,由传统的三维测量机改进成具有非接触、速度快、易于自动化等特点的光学测量仪,在工业检测、生物医学、产品质量控制、逆向工程等领域都有广泛的应用。这种广泛的应用使得大规模离散数据的处理也越来越重要,其中基于点云离散数据的光顺成为近年来的研究热点。本文首先分析了三维测量数据包含的各种误差和误差来源,包括机器本身的热噪声以及机台振动引起的随机误差,也包括激光线宽度、机台装配精度、以及被测物体的表面粗糙度、颜色、纹理、材质等因素引起的误差,然后总结了国内外有关点云数据处理的研究,重点介绍了曲率计算和基于曲率的光顺算法的研究。论文以微分几何为基础,介绍了曲线、曲面的一些基本概念,然后给出了高斯曲率和平均曲率的计算公式。系统地介绍了光顺的概念,光顺的准则、光顺的原理以及国内外光顺的一些方法,着重介绍平均曲率流的相关性质。论文介绍了 Mark Mayer曲率的计算方法,通过对Voronoi区域的面积计算进行改进,从而对Mark Mayer曲率计算方法进行改进,设计并实现了 Mark Mayer曲率改进算法,然后将该算法应用于改进平均曲率流的数据光顺算法中,并与其它一些光顺算法进行比较,改进后的算法能够较好的处理物体表面的细节特征,达到光顺目的的同时,保持物体表面的轮廓和特征点不变。实验室自主研发出一套三维激光扫描测量软件,主要实现了数据采集、数据显示、数据处理、数据接口等模块,数据处理模块针对该算法能够精确地提取物体的点云数据并有效地去除扫描数据中的噪声,处理结果得到相关企业的认可,有利于三维扫描技术的推广普及,为科技的发展做出贡献。