航空发动机是飞机的“心脏”,其性能好坏直接决定了飞机的状态水平,而航空发动机叶片质量对发动机性能提升起着至关重要的作用。叶片工作环境的主要特点呈现为高温、高压、大载荷,一旦发生故障将会导致重大飞行安全事故,因此对影响叶片质量的外形尺寸精度检测显得尤为重要,由于叶片具有型面复杂、薄而扭曲、制造检测精度要求高、特征尺寸多、数量庞大等特点,致使航空发动机加工制造与检测约30%的工作量来自叶片。随着现代测量技术的快速发展,各种航空发动机叶片检测技术应运而生,为提高叶片测量精度和效率提供了可靠的技术基础。如何实现航空发动机叶片关键参数自动测量是目前一个新的研究方向。本文在分析航空发动机叶片制造技术与测量技术现状的基础上,对发动机叶片测量模式进行了改进,提出以数字化测量代替模拟量测量,使用光学非接触测量手段实现发动机叶片型面关键参数高精度、高效率的测量。本文主要工作如下:（1）研究了叶片叶型三维测量中的高动态图像获取和系统参数自校准技术,解决了实际工业应用环境影响叶片叶型的最终测量精度的问题。针对高动态图像获取,基于多反射成像规律引导的高动态光栅图像获取方法,提出了一种曝光参数优化算法,可以根据当前测量场景快速标定出最优曝光参数,保证图像获取的质量。针对系统参数自校准技术,提出了一种耦合焦距比例约束的系统参数平差实时优化方法,直接使用测量的光栅图像来进行光学几何参数和三维测量参数的标定,得到光学元件的原位几何描述和对应点的精确三维坐标。这两种方法克服了反光、振动等环境对点云数据精度的影响。（2）应用了点云去噪、点云精简和点云三角网格化等算法,实现了叶片三维数据的高效处理。采用基于统计的点云去噪算法对点云模型中存在的噪声进行处理;采用基于曲率的点云精简方法对点云数据进行精简,以减少数据处理的计算代价;采用一种基于贪婪投影的点云三角网格化算法,有效建立离散的数据点集拓扑关系,实现了原始物体形貌的准确重建。（3）提出了叶片叶型自动化三维测量系统的总体设计方案,构建了系统,并对系统的精度进行了测试评估,单角度测量精度优于0.029mm,多角度拼接测量精度为0.060mm。采用所设计的系统对实际叶片叶型进行整体三维测量,所得到的叶片整体三维模型和CAD模型进行比较,具有很好的一致性,验证了本文所提出方法和设计方案的有效性。