提高复杂曲面零件的检测精度和检测效率是先进加工领域的重要研究课题。复杂曲面与一般规则几何元素不同,不具有可以准确描述几何特征的数学方程,对复杂曲面的检测不可套用简单规则曲面的检测方法。重点对复杂曲面三坐标测量的采样点分布、复杂曲面轮廓度误差评定方法和三坐标测量不确定度问题做了较深入的研究,主要有以下内容:1.研究了复杂曲面三坐标测量与评定几何学基础。针对复杂曲面三坐标测量中的曲线曲面问题和复杂曲面轮廓度误差评定算法中的刚体运动学问题,介绍了B样条曲线、B样条基函数及其性质,B样条曲线的插值方法,复杂曲面基本理论和刚体运动的性质及SO(3)群和SE(3)群理论。2.研究了复杂曲面三坐标测量的自适应采样方法。介绍了Voronoi结构和CVT结构的基本概念与性质,提出了生成CVT结构的方法,并将复杂曲线曲面的曲率函数作为CVT结构的密度函数,提出了基于CVT结构的复杂曲线曲面自适应采样方法。进行了实验分析,分别做了对比研究,结果表明此方法可以提高采样精度48.43%,具有一定的优越性。3.研究了复杂曲面轮廓度误差评定方法。根据曲面轮廓度误差的定义,按照最小包容区域要求,建立了复杂曲面轮廓度误差评定数学模型。提出了五点预匹配法,使被测曲面和理论曲面能够基本重合。通过迭代精匹配的过程实现了测量曲面对理论曲面在空间上的高精度逼近。进行复杂曲面轮廓度评定的仿真与实验,通过对比分析不同方法评定的轮廓度误差的大小,结果表明分部匹配法在轮廓度误差评定中的精度较最小二乘法提高56.57%。4.研究了复杂曲面三坐标测量结果不确定度评定方法。阐述了测量不确定度概念,分析了三坐标测量结果的不确定度来源和传统的测量不确定度评定方法的基础上,基于贝叶斯信息融合理论建立了三坐标测量不确定度评定模型,将测量值的先验信息与当前样本信息进行融合,最后对此方法进行了实验验证。