三维激光扫描作为一种新型测量手段,具有全方位、高时效和高精度的优势弥补了传统单点式测量方式的不足,逐渐融入桥梁施工监测领域各个方面。虽然三维激光扫描仪的硬件发展迅速,但与之相匹配的激光点云数据处理方法仍在探索阶段,在桥梁工程方面,面对无序庞杂的点云数据,如何系统的对海量点云完成自动处理,快速得到桥梁施工可视化偏差,充分发挥三维激光扫描技术的优势,仍是一个亟待解决的问题。本文结合三维激光扫描技术与BIM技术,将BIM模型转换为BIM理论点云模型,对三维激光扫描采集的实际点云数据与BIM理论点云数据进行空间匹配,提出相关特征提取算法,同步对实际点云模型与BIM理论点云模型特征提取,实现偏差快速对比,达到施工偏差可视化呈现的效果,同时实现BIM模型的多元利用,避免偏差检测结果抽象化的问题。主要研究内容如下:（1）为探究获得高质量点云数据的最佳扫描距离和方位角度范围,开展室外试验,探究不同扫描距离和扫描角度对点云质量的影响,发现在扫描距离大于30m和扫描夹角大于135°时,扫描物体轮廓存在边缘模糊现象;对一般自动化点云配准方法在桥梁点云数据配准不适用的问题,提出一种适用于桥梁全息点云获取的配准方法,并且对该方法进行精度验证,结果表明,配准精度符合桥梁结构检测精度要求。（2）对于构件轮廓特征提取自动化程度低的问题,提出一种基于凸包算法的构件轮廓提取方法,以某轻轨桥墩为例,结合BIM理论点云模型实现了同步偏差对比,验证了该算法的可行性。（3）为解决桥梁结构点云数据提取轴线和特征线自动化程度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的构件轴线自动提取方法和一种基于虚拟网格的特征线自动提取方法,对本文中直线型轴线拟合引入抗差估计,通过选权迭代的方式提高算法结果的鲁棒性,结合实际桥梁完成线形自动化偏差对比。（4）对于桥梁构件的缺陷难以察觉、检测的问题,提出一种缺陷自动检测算法,完成对整体构件缺陷自动查找、定位、体积测算及面积测算。以室内拱模型为研究对象,完成对该缺陷检测算法精度的验证,并结合带有局部缺陷的实际桥梁完成该算法的可行性验证。