叶片是航空发动机、透平机械、大型螺旋桨等动力设备的重要构件,其设计制造质量决定了动力设备的整体工作性能。叶片面形多为变截面、扭曲度高的自由曲面,设计制造难度大。叶片进行机械加工后,通过磨削抛光工序修整其表面质量,而现有磨抛加工过程与测量过程分离,难以实现叶片高效高质量的光整加工。针对上述问题,研究叶片自由曲面测量理论,结合叶片磨抛加工设备,研发原位测量系统,对提升叶片精整加工的效率和精度具有重要应用价值。结合自主研发的叶片磨抛加工机床和已有检测技术,建立非接触式原位测量系统。该系统将测量过程带入叶片的加工过程,在不改变叶片装夹位置的情况下,完成对叶片型面数据的采集,减少定位误差。提出密集点法、特征点法和极坐标旋转法三种原位测量方案,以适应不同加工阶段对效率和精度的要求。开发控制软件,设计界面程序,实现对叶片零件的自动化测量。对叶片型面进行逐点测量涉及测点规划问题,测点分布对于测量速度、匹配及测量精度都有很重要的影响。研究了两种基于曲面的测点自适应规划算法—质心系法和矩形细分法。质心系法应用质心平衡原理,将各点的曲率指标类比于质量,通过不断迭代确定测点位置;矩形细分法通过设定阈值实现局部的以平面代替曲面。改进算法使其适用于无解析式的自由曲面,对叶片型面进行测点规划仿真分析,为兼顾精度和效率的特征点测量法奠定基础。分析原位测量系统的误差影响因素,结果表明,运动平台误差、工件表面颜色、PLS的非线性误差和倾角误差的影响较为显著。研究测量系统各运动部件的位姿关系,构建测量系统运动误差模型,根据散射光场在空间分布的朗伯定律推导PLS倾角误差模型,根据这两项误差模型提出误差补偿策略。开展原位测量实验,实测对象为某航天器发动机叶片的叶背和叶盆表面。应用高精度扫描仪获取叶片点云数据,据此对待测面形进行测点自适应规划。设计四组对比实验,每组实验保证测点数目相同,分别使用特征点法和等步长法进行测量。将实测数据进行插值并反求成面,匹配叶片理论模型,比较不同测量方式的精度。实验结果表明,建立的原位测量系统性能良好,可以满足叶片型面检测的要求。对比实验结果表明,同样测量方式下,实测点数目越多,反求曲面的精度越高;而在同等测点数目下,使用特征点法测量的数据反求曲面精度更高,证明了基于测点自适应规划的特征点测量法的优越性。