近年来,随着我国经济建设速度和科学技术水平的不断提高,公路建设行业快速发展,公路的表面质量会直接影响道路行车的舒适感,因此已经成为公路质量管理领域的焦点问题。传统的高速公路表面质量检测评价以目测、点测、尺测为主,具有以点代线,以线代面的特点,存在精度低、误差大、数据不全面、可靠性差等缺陷。因此,如何利用先进的科学技术,提出高效、经济、可靠的质量检验方法,构建科学合理的高速公路表面质量评价体系成为人们研究的热点问题之一。论文基于3D点云数据,针对高速公路直线路段,以高速公路表面质量为研究对象,首先阐述了高速公路全区域表面质量相关的理论基础与研究方法,介绍了点云数据去噪、抽稀、配准、坐标转换等预处理方法,然后分析了高速公路表面质量的影响因素,结合公路质量检验评定规范对高速公路表面平整度、坡率、高程等相关要求,构建了高速公路表面质量评价指标与方法,提出了利用体积法进行表面质量评价的精度分析方法,最后利用Vue编程实现了高速公路全区域表面质量智能评价。研究将为高速公路表面质量检验评定提供一种新的技术,有助于促进我国公路质量管理水平的提高。