尺度测量是人类认识和改造世界的基本手段之一,是现代化生产中产品质量控制的一个关键技术。用逆向工程的方法对物体进行三维尺度测量,具有其他方法所不具备的优点,它的主要思想是将待测物体的表面形状信息转换成离散的点坐标数据,将被测物体数字化,从而获得物体表面特征信息。它极大地缩短了产品的开发周期,提高了产品精度。本文结合“现代船舶建造大尺度三维数字化测量”的开发实践,针对船体分段模型对逆向工程的关键技术做了以下研究:1.对采集的图像进行了滤波、分割等预处理,在分析了几种光条中心提取方法的基础上,对极值法进行了改进,使其与遗传算法相结合来提取光条中心,具有较好的效果。2.采用一种基于自适应阈值法的去噪方法对获取的数据点云进行了去噪处理。3.针对项目中的数据,实现了经纬扫描法和网格划分法中的基于数据点及其周围点的分布均匀性的边界提取算法,并提出了一种基于网格法和经纬线扫描法的边界提取方法,验证了其可行性。4.实现了基于边缘算法中的基于曲率边界的角点检测算法,根据本文的船体分段数据点云的特点采用一种基于边缘的自适应角点检测算法,验证了可行性。