曲面重构是逆向工程技术的关键部分,本文对众多重构算法中的区域扩张算法进行了研究。以往用C语言测试算法,本文提供一个新的思路,在Matlab软件中测试,达到了对散乱数据点的三角网格化的目的。针对出现狭长三角形的情况,对算法进行了改进,使狭长三角形的数量有所减少,并对两个测试模型完成了曲面重构。首先在Matlab中实现了区域扩张算法。区域扩张算法由种子三角面片构造、后续处理这几个关键步骤组成。通过分析区域扩张算法的思想,分析Matlab生成点云的方法和三角网格化的方式,经过多次测试,选出合适的程序段。用Matlab生成外形像马鞍面的点云和顶盖的点云,实现了空间散乱数据点的三角化,验证了在Matlab软件中的可行性。其次对算法进行了改进,使得到的结果有所改善。原有算法会导致狭长的三角形,而狭长三角形是后续操作失败的根源。改进的措施是,在出现了狭长三角形的地方,做出标记,删除构成狭长三角形的点,进行二次网格化。改进之后,模型生成的狭长三角形较少,得到的图形比较理想,减少了后续操作的工作量,为后面的拟合成曲面片打好基础。最后对曲面重构的路径进行了规划。零件的外形不同,运用逆向工程软件Geomagic对点云进行曲面重构的路径也不同。在充分分析模型的前提下,运用合适的方法,使最终拟合的模型不出现变形、丢失特征、特征交叉的情况,使重构出的曲面模型体现原始零件的特征。在制定重策略方面,这两个实例可以对复杂零件重构提供参考意义。