在航空、航天、造船、新能源汽车等先进制造领域,大尺寸工件测量是产品质量检测的重点和难点,但传统的人工测量方法存在效率低、精度低等缺点,常用的机器人在线示教测量方法因其测量路径规划过程效率低下,难以满足当前高效测量的需求。基于工业机器人离线编程技术的路径规划方法具有安全,高效,适用范围广等优点。因此,研究基于离线编程的大尺寸工件测量路径规划方法具有一定的理论意义,对于制造企业实现高效、精确、安全检测具有重要的工程价值。针对当前工业机器人测量路径规划现状,论文对大尺寸工件测量路径规划方法展开了系统研究,进行了基于蚁群算法的三维路径规划算法研究,并利用离线编程技术将测量路径加以优化实现,初步搭建了一套地铁屏蔽门立柱测量控制系统,并验证了测量方法的有效性。论文的主要研究工作如下:（1）在详述基本蚁群算法原理的基础上,分析了基本蚁群算法的特点及应用。再从TSP问题和路径避障问题两个方面重点分析了对应的蚁群算法模型。最后,对几种常用的蚁群优化算法进行了简要介绍。（2）提出了一种基于蚁群算法的大尺寸工件测量路径规划算法。根据地铁屏蔽门立柱模型具体分析其外形尺寸特点并进行简化预处理。然后,基于蚁群算法设计测量路径规划算法,详细阐述了核心的路径干涉判断算法。最后,在MATLAB实验环境中对算法进行了仿真实验。实验结果表明,该算法在大尺寸障碍物环境中能有效规划出一条遍历采样点又避开障碍物的最优测量路径,并且算法收敛速度和跳出局部最优解的能力都较为满意。（3）设计了一种基于工业机器人的地铁屏蔽门立柱测量方案。然后,在KUKA Sim Pro离线编程仿真软件中搭建了方案的整体布局,并进行了测量路径的优化调试和测量过程的仿真。仿真结果表明,该方案可实现机器人对屏蔽门立柱的无碰撞检测。最后,搭建了屏蔽门立柱测量控制系统的硬件设备部分,并利用现场总线系统PROFINET实现了PLC和机器人控制系统间的实时数据传输。（4）基于LabVIEW初步设计开发了屏蔽门立柱测量控制系统,重点介绍了系统的登录模块和测量控制模块,并对系统的运行时间进行了测试。测试运行结果表明,该测量系统采样清晰,效率高。