汽轮机的应用日益增加,为了提高汽轮机机组的工作效率,国内外许多学者投身其中。叶片的形状、质量、加工精度直接影响机组的工作效率及可靠性,因此决定叶片性能参数的研究成为主要方向。对叶片进行改进首先要得到叶片型面质量的检测数据,检测的精度直接影响加工精度,因此,对叶片型面质量的检测至关重要。在线检测是最有效、最直接的方法,先进的在线检测技术可以避免工件进行二次装夹,让检测数据实时、连续的对加工参数进行修正。不但符合现代制造业对二者高度集成性的要求,也大大缩短了检测时间、减少了设备成本。本文通过对叶片在线检测过程中点云数据的获取、路径规划、曲面重构和曲面数模比对分析四个方面的关键技术进行着手分析。点云数据获取方面重点讨论了结构光相位法三维形貌测量技术中的两种典型方法——傅立叶变换法和相移法。具体做法是将光栅条纹投射到被测物体表面上,物体表面的凹凸使光栅条纹产生变形,通过变形的条纹与原参考条纹进行对比,就可以提取出被测物体的三维形貌数据。路径规划采用基于曲面曲率自适应的矩形分块算法进行分割,此算法不仅提高了检测效率而且减少了测量冗余数据,有利于后期数据处理。结合结构光面扫描技术,对分割之后的曲面块进行采样路径规划,规划路径简单易行。汽轮机叶片型面复杂为变截面扭转曲面,其中包含二次曲线又包含了自由曲线。通过对现有曲面重构方法进行深入系统的研究,决定采用基于NURBS曲线的特征相容方法进行蒙皮曲面造型原理,保证曲面光顺性,使曲面达到G2连续,建立了基于3×3次NURBS曲面的汽轮机叶片模型,精确的实现了待测曲面的表达。利用Geomagic Quality软件进行叶片曲面数模比对,得到加工误差分析报告,对进一步的补偿加工提供精确的数据支持。