逆向工程在已有产品改进和性能测试方面起着至关重要的作用。通过使用CT扫描仪、MRI扫描仪等三维数字设备扫描工业零件,得到零件外形的点云数据,然后对点云数据进行处理,得到零件外形重构之后的数字化模型。由于CT扫描仪、MRI扫描仪等三维数字设备具有穿透能力,所以扫描得到是具有内外轮廓的复合点云数据,并且复合点云数据局部可能有大量数据点集中,有的部位则可能出现数据点缺失的问题。本文通过研究一种在计算机上自动区分点云数据内外轮廓的方法,实现复合点云数据的分割。　　首先通过传统的GVF外力场推导出三维空间中的GVF外力场,得到三维GVF外力场的数值迭代式。通过引入体素的概念,实现了AutoCAD中,三维点云数据由图形向图像的转化,使得以图像概念为计算基础的三维 GVF外力场可以作用于以图形数据存在的三维点云数据;然后将三维 GVF外力场的梯度矢量定义为B样条曲面控制点的位置改变量,从而使得 B样条曲面可以通过三维 GVF外力场的作用在体素划分区域中变形,实现 B样条曲面与三维点云轮廓的匹配,为复合点云轮廓分割提供了弹性模型。通过研究B样条曲面的性质,确定 B样条曲面控制点的数量和划分方式以及 B样条曲面中两组 B样条曲线的次数,以取得最佳的点云轮廓匹配效果。之后,通过匹配好的B样条曲面,在体素中计算出合格的初始点云点和B样条曲面表面点,实现点云轮廓的分割。　　最后通过ObjectARX二次开发技术,生成分割复合点云轮廓的ARX可执行文件,再分别使用仿真复合点云数据及真实复合点云数据,给出分割实验的结果,验证了本文算法的有效性。