再制造技术是以修复技术为手段,针对废旧零部件进行局部表面快速修复,使废旧产品得到再次开发和利用。激光熔覆技术具有热影响区小、覆层结合强度高和精度易控制等优点被广泛应用于再制造产品的修复中。路径规划在激光熔覆机器人修复过程中直接影响零部件的修复质量。如何对激光熔覆机器人进行合理的激光熔覆路径规划,并简单高效生成熔覆修复路径是目前亟待解决的问题。本文基于破损PDC钻头的三维点云数据,对熔覆再制造机器人的路径规划方法进行研究,并对熔覆修复后的钻头进行质量检测,验证方法的有效性。主要研究内容如下:1.对于激光熔覆修复最优工艺参数选取的问题,建立熔覆道几何形貌特征（高度、宽度）与工艺参数（激光功率、送粉速率、扫描速度）之间的关系,然后基于响应面的中心组合设计（CCD）方法建立回归预测模型,通过方差分析进行显著性检验,研究工艺参数与输出响应值之间的关系,以及不同工艺参数之间的相互作用,指导确定最优工艺参数,为实现最佳的熔覆路径规划奠定基础。2.基于蓝光三维扫描仪采集破损PDC钻头整体的点云数据,结合布尔运算,对破损PDC钻头点云数据进行缺陷区域点云数据的提取。为了实现数据的精确处理,利用点云库（PCL）进行点云去噪处理。针对没有原始CAD数据的缺损零部件,应用点云库欧式聚类分割缺损面算法,实现对凹陷区域的提取,最终获取路径规划所需要的缺损点云数据。3.结合激光熔覆工艺参数与缺损点云数据,对缺损区域表面进行熔覆路径规划。利用点云切片技术获取熔覆路径道;通过KD树范围搜索算法等距离求取加工点;借助K邻域拟合点云数据进行法向量估计;采用三次B样条拟合切片路径之间的加工点;最终获得基于机器人基坐标的点云数据加工熔覆路径。4.利用激光熔覆再制造机器人平台进行钻头破损部位和平板零部件的实物熔覆,并对熔覆修复后的钻头进行质量检测,验证点云数据处理规划路径的正确性和有效性。