随着工业产品的快速发展,零件结构愈来愈多样化、复杂化,对于内部结构复杂的多特征零件,依靠常规的量具测量方式实现快速、全面检测存在较大困难,因此,采用非接触式的数字化技术检测方式近年来得到了快速发展。非接触式测量方法在检测过程中仍存在一些问题,本文针对多特征零件非接触式尺寸检测技术中点云模型的去噪光顺、简化及比对问题进行了深入研究。本文在研究了点云模型的光顺去噪方法基础上,针对多特征零件点云模型,对噪声点进行判断,去除噪声点后,对剩余点采用加权模糊C均值聚类算法重新定义点的位置,最后对聚类后的点云模型进行双边滤波光顺。实验结果表明,本文的方法可以有效去除模型周围的噪声点,比仅用双边滤波处理的效果更好。在点云模型去噪光顺后,本文对点云模型进行数据简化。首先定义一个加权特征参数,再利用八叉树原理对点云模型进行密度估计并设定阈值,通过比较特征值与阈值的大小来确定特征点。当计算比较过全部数据点后,特征点保持不动,对非特征点进行改进的曲率简化。实验结果表明,本文采用的方法在简化数据的基础上使特征部分有效地得到了保留。在点云模型简化后,本文进行点云模型与设计模型的比对。分析了PCA方法中存在的反向问题,并对其进行了修正。在ICP算法基础上采用k-d树方法快速查找对应点对,并采用奇异值分解求取变换矩阵,实现模型的比对。实验结果表明,本文采用的方法在保证比对精度的同时计算效率更高。最后进行了实例验证,得到了相应的零件尺寸与设计尺寸的差值报告,该检测方法既可以作为产品出厂前的尺寸检测方法,也可作为破损零件的检测方法,亦可作为加工中零件的尺寸检测方法,并为后续加工提供参考。该检测方法实用性强、通用性好,在实际工程中具有一定的应用价值。