装配是航空航天装备生产制造的关键环节,航空航天装备的装配过程是将大量的零件和部件通过铆钉或螺栓进行连接,为此需要预先在航空航天构件上加工连接孔。航空航天构件装配制孔具有制孔数量多,作业环境复杂等难点,为保证制孔效率,航空航天制造业大量使用机器人等自动化制孔形式。航空航天构件装配制孔时,孔轴线相对于工件表面的垂直度直接影响构件的连接质量和疲劳寿命,进而影响航空航天装备的飞行安全和使用寿命,因此航空航天构件装配制孔时对垂直度具有严格要求。在制孔加工前对航空航天构件表面每个制孔位置的法向进行在位测量并实时调整刀具轴线使其与制孔法向重合,是保证制孔垂直度的有效措施。航空航天构件结构复杂,存在大量复杂曲面,且在同一构件上不同制孔位置的曲率往往不同,特别是随着复合材料等新型材料的广泛应用,使得一部分航空航天构件表面特征更加粗糙,对法向测量技术提出了新的挑战。现有的采用接触式位移传感器和点激光传感器的法向测量方法由于采集数据量少,不能准确反映工件的表面特征,已难以满足大曲率、粗糙表面的法向测量需求。本文面向大曲率航空航天构件的高精度法向测量需求,针对大曲率、表面粗糙的测量难点,开展了测量方案选择、测量平台搭建、点云数据预处理算法、大曲率表面法向求解算法等关键技术的研究,并通过试验探究了法向拟合误差的变化规律。主要研究内容如下:基于测量对象大曲率、表面粗糙的特点,分析了测量要求及难点,阐述了线激光测量的优势,确定了利用线激光进行直线扫描的测量方案。进行了线激光直线扫描单元以及线激光测量平台的设计搭建,并从硬件和软件两个方面规划了测量系统的总体架构。针对线激光传感器的安装误差提出了一种标定方法,并进行了标定试验。针对线激光采集到的点云数据中存在离群点以及数据冗余的情况,研究了点云的预处理算法,采用统计滤波算法对离群点进行去除,采用直通滤波算法缩小点云的范围,并通过体素栅格法对点云进行下采样。通过对所采集的工件表面点云的实际处理验证了预处理算法的可行性。针对测量对象表面存在大量不规则凸起特征影响法向计算精度的问题,提出利用RANSAC（随机采样一致性）算法并结合自适应阈值的方法对凸起特征点云进行去除,解决了固定阈值设定困难以及不适用于样本动态变化的问题,在对工件表面点云的实际处理时,取得了良好的去除效果。针对因测量误差造成的不规则数据使得重建曲面不光滑的问题,采用MLS（移动最小二乘）算法对数据进行平滑和修复处理,然后采用贪婪投影三角化算法对工件表面点云进行三维重建。针对大曲率表面的特点,提出一种基于点云数据的大曲率工件表面法向计算方法,利用PCA（主成分分析）对局部点云数据进行平面拟合来代替曲面法向。选取几种典型曲率,通过仿真生成曲面点云,探究了法向拟合误差的变化规律。通过试验验证了上述方法的有效性,并给出了利用点云数据进行大曲率表面法向求解的流程。基于C++编程语言开发出大曲率航空航天构件法向测量数据处理软件,利用Qt完成了软件界面的编写,并通过对典型工件的实际测量验证了测量系统和数据处理软件的性能。