随着计算机立体视觉技术研究的深入,三维扫描技术得以不断发展,与其相关的点云数据处理技术也逐渐成为研究热点。点云边缘是用来描述目标物体轮廓边界的测量点集合,是理解和表达三维物体几何特征的基础,而对点云边缘的高精度提取也是实现点云目标物体参数高精度测量的前提条件。从点云边缘的完整提取和精确定位出发,本文提出一种基于法向量夹角均值与加权法线迭代的点云边缘提取算法,同时使用基于非边缘结构信息的点云优化方法对点云边缘去冗余优化,最终在精确的点云边缘基础上修复角点,实现高精度测量。其主要工作如下:（1）针对点云法向量描述在对交接角度极小、极大的情况进行边缘提取时,会出现边缘位置定位失败的情况,本文对点云的区域划分提出新的划分标准,同时构造邻域法向量特征模型,计算各点在不同邻域下的法向量夹角均值,分析不同区域中点的法向量夹角均值变化规律,筛选出边缘区域和混合区域作为边缘候选点。该过程可以对边缘进行初步筛选但会混入部分非边缘点,因此使用候选点设计加权的投影平面目标函数并进行迭代判断边缘点,最终在多种形式的数据集上解决边缘提取定位偏差的问题,实现点云边缘点的完整提取和精确定位。（2）针对点云边缘提取过程中边缘点存在一定程度的冗余,同时邻域类型的特征描述在复杂交接处失效的问题,本文结合非边缘点的结构信息,对非边缘点进行区域分割并对各区域拟合曲面方程,利用曲面间的交接关系获取结构先验的边缘线方程实现点云边缘点的优化。通过在多种复杂结构点云数据集上进行实验,证明了算法能够适应各种复杂几何结构情形的数据,进行去冗余的优化边缘提取。在获得去冗余的优化边缘后,进行三维空间点的曲线拟合形成边缘线,利用角点修复的方法确定点云角点并进行测量。同时通过实验证明,本文对点云边缘点的精确提取过程可以有效地提高测量精度。（3）在工业测量中,工件物体的几何参数往往是评价制造工艺是否合格的重要标准,而在对轮轨接触状态下接触斑的提取过程中,接触斑的几何测量参数能间接反映接触姿态的变化情况,从而有效地对轮轨病害问题进行监测。依托科研项目中对轮轨接触姿态关系的研究需求,针对轮轨接触场景设计不同姿态下的轮轨接触数据集并形成点云数据,利用本文的技术路线对点云轮轨接触过程中形成的接触斑进行提取和几何参数测量。