涡轮导向叶片是航空发动机的关键部件,长期服役在高温高压的工况下,其制造精度直接影响航空发动机的服役性能。在新一代航空发动机中涡轮导向叶片已经由传统单联叶片发展到双联/四联叶片。相较于传统叶片,多联结构引入了流道线测点和溢出测点等大量非轮廓测点,极大地增加了测点数据处理的复杂性。同时叶身四周分布有大量气膜孔导致测点数据不连续,现有方法需要大量人工介入。针对上述问题,本文以多联涡轮导向叶片为对象,围绕多联多截面测点分割、非轮廓测点识别与删除、带约束叶型稳定匹配方法等开展研究,主要内容如下:（1）研究多联涡轮导向叶片的预处理方法。建立多联叶片测点分割模型,利用测点密度与连通性划分不同的测点聚类,研究叶型非轮廓测点识别与删除方法,根据聚类测点的法向离散程度区分型面测点与流道线测点,采用三点快速匹配的方式删除截面轮廓溢出测点,拟合截面测点并计算曲率,综合测点曲率与气膜孔理论坐标识别气膜孔凹陷测点,实现多联涡轮导向叶片测点的快速与稳定预处理。（2）研究带轮廓约束的叶型匹配优化方法。根据最小区域原则,建立优化叶型测点最大轮廓度偏差的目标函数,研究基于最大熵原理的不可导函数光滑逼近方法,采用Levenberg-Marquardt（L-M方法）非线性迭代方法求解测点匹配优化的变换矩阵,解决最小二乘法匹配后轮廓度在公差带边缘微小超差的叶型轮廓位姿优化问题,实现微小超差叶片测点数据匹配的自适应调整。（3）开发多联涡轮导向叶片测点检测软件iPoint3D Blade。开发多联叶片分割、溢出点删除、气膜孔识别和叶型匹配优化等测点数据处理模块,设计测点批量分析评价的异常处理机制,研究叶片检测数据与结果存储管理方法,构建从叶片测点读取、测点预处理、匹配评价到报表输出的大批量叶片检测数据自动化处理流程,实现多联涡轮导向叶片的批量自动化高效处理。（4）开展多联涡轮导向叶片测点处理与分析实验。开展多联叶片测点分割/溢出点删除/气膜孔识别功能验证实验、叶型测点匹配优化对比实验和多批次叶型测点批量自动处理效率对比实验。实验结果表明,i Point3D Blade软件可以克服涡轮导向叶片非轮廓测点的干扰,实测样件合格率在匹配优化后相较传统方法提升5.9%,单件检测耗时相比传统匹配检测缩短90%,已成功应用于中国航发某公司的实际生产。