近几年来随着激光器技术和工业机器人技术的快速发展，激光再制造机器人技术也成为一门新兴发展起来的高新技术。激光再制造机器人是集激光技术、机器人技术、双目立体视觉扫描技术、反求工程技术和机器人离线编程技术为一体的，该技术尚在发展当中，目前的研究仅仅局限于激光器和工业机器人的集成方面的研究，激光再制造机器人的实际应用领域尚需深入实践研究。　　 传统的激光再制造技术进行零件修复是人工对零件的加工区域进行识别和定位，这样人为操作所引起的误差会导致待修复区域的识别不精确。为了提高激光再制造机器人对零件修复的精度要求，本文对缺陷零件的三维形貌重建及缺陷区域识别开展了初步研究，并进行了相关实验，实验证明利用该算法可以呈现零件的三维形貌，进而对待修复区域进行精确定位，能很快速的识别出待修复零件的边界，本文主要做了如下的工作：　　 (1)基于反求技术的原理，针对待修复零件的拓扑结构，在三角网格初始化的基础上提出了长度优化和法矢量过滤方法，通过此方法可以呈现与原来零件拓扑结构一致的网格模型，为缺陷区域识别奠定基础。　　 (2)根据待修复零件的特征，在优化的三角网格的基础上，提出了三角面阈值检测法，利用三角面阈值检测法可以快速的识别出特征区域的边界，确定加工区域，完成待修复区域的数据分块，进而完成缺陷区域内数据的提取。　　 (3)实验证明三维形貌缺陷区域检测装置能够清晰呈现待修复零件的三维形貌，并且能准确识别出待修复区域的边界，完成区域内数据提取。