基于空间调制光学测距原理的在机测量技术由于具有非接触、高效率、便于实时在位测量等优点,已广泛应用于精密制造的逆向工程、在位检测领域。利用在机测量系统获得零部件三维位姿和形貌信息,是实现零件加工曲面再设计和辅助制造的数据支撑。但在机测量系统实际测量数据存在分散性和不确定性,这就需要将其分散性进行量化评定,因此将测量不确定度引入在机测量系统进行测量不确定度评定。在机测量系统结构复杂,且环境扰动因素多元,不确定度源多达数十个,且传递耦合效应未知,因此存在较大的评定难度。另外,由于在机测量存在测量不确定度,那么基于在机测量数据进行的加工曲面重建/拼接也就继承了不确定度,进而影响到加工精度,故需考虑测量不确定度对曲面建模/拼接的影响。为研究在机测量不确定度的影响因素,首先对在机测量架构进行分析,并建立了空间坐标变换模型和测点坐标提取模型。基于在机测量架构,从多方面对在机测量不确定度进行影响因素溯源,厘清影响因素和影响样态。针对在机测量不确定度各影响因素间具有高度耦合效应和传递规律难以获取的特征,提出采用融合黑箱模型与量值特性分析的测量不确定度分析方法,以重复性测量分量、复现性测量分量、温度影响分量和数据修约分量等对影响因素进行归总简化完成分析。针对在机测量系统不确定度量化评定难题,设计了面向在机测量的动态测量不确定度评定框架,基于在机测量特点规划了网格点阵式和正交连续式两种评定用测量样本集,该点位规划可以有效反映可测空间或指定空间的全域。为实现有效采样,提出了一种空间填充式的同步运动采样方法。提出按照极大似然估计原则或非参数统计方法对采样数据拟合的方法,得到不确定度分量的最佳拟合分布及概率密度函数;建立了在机测量不确定度评定数学模型,并基于自适应蒙特卡洛法进行不确定度的传递合成运算。利用所搭建的在机测量实验系统,开展了在机测量不确定度评定实验,验证了方法的可行性。针对火箭喷管内壁外廓实际测量,设计优化了循环往复式仿形扫描测量方法,实现了在机测量效率的倍级提升。对火箭喷管铣槽机床在机测量系统的测量不确定度进行多维评定,对虑及多维测量不确定度的火箭喷管曲面重建/拼接进行了研究,提出了一种基于多维不确定度的不确定度基块式内外包络法进行曲面拟合,并提出了包络数据点的选择原则,实现了三次样条插值包络拟合和NURBS包络拟合。完成了循环往复式仿形扫描在机测量算法和主辅侧曲面拼接交互式算法设计,并基于VC++完成软件编写,实现了工程应用。