近年非接触式三维技术因具有部署便捷,不损伤工件,成本较低等众多优势在工业自动化检测中的运用愈加频繁。作为工业生产的常见工件,螺纹的高精度测量引起了国内外学者较多关注。但是在多数情况下实际生产环境无法达到实验环境中光线可控和粉尘较低等条件,且受成本限制仅能使用单幅点云进行参数测量。因此研究一种基于生产环境下单幅点云的螺纹高精度检测方法具有极高的实用性和必要性。本文综合考虑实际生产环境对螺纹测量产生的限制及影响,基于非接触式结构光三维点云扫描仪从不同角度采集并得出单幅残缺螺纹点云数据。通过研究与分析设计并实现了针对残缺点云的高精度螺纹参数测量系统。本文主要创新点如下:第一、针对残缺点云多噪点、多孔洞的现实情况。本文通过研究得出一种将多种滤波组合已用于减少数据噪声的组合滤波方法,并提出一种孔洞补全方法对残缺点云漏洞进行修补。最终提出一种基于边界轮廓的点云摆正方法,该方法可在无需预知螺纹形制的前提下对单幅点云进行摆正。第二、对摆正后的螺纹点云提出一种自动轮廓分割评价方法,该方法可从摆正后的点云中得出较为理想的螺纹分割轮廓。接下来本文按分割后点云轮廓连续性分别提出具体聚类方法,在保证聚类结果一致性的前提下兼容了各类点云数据。上述方法为螺纹参数高精度检测研究做出准备。第三、分别对螺纹各参数物理性状具体分析针对螺纹锥度、螺距、尺高、牙侧角以及任意位置直径提出对应检测方法。与其他点云研究仅针对某一特定参数不同,这些检测方法基本覆盖螺纹检测过程中较为常用的全部参数。并对检测系统误差来源与普适性进行了分析及研究,最终提出基于多维度及卡尔曼滤波减少随机误差的数据精算方法以进一步提高检测精度。在完成以上工作后本文通过对实际工作场景中测得的点云数据进行检测并对检测结果与设计精度和实际精度进行了对比展示。对比结果显示多次实验中所测各参数平均误差均符合实际要求,且除牙侧角外其余参数测量误差均低于相应二维图像检测方法。以上方法的提出为各种形制螺纹参数的单幅残缺点云高精度三维逆向测量提供了新方法和整体思路。