伴随着高铁行业和大飞机产业等大国重器的不断发展,大型机械制造技术越来越受到重视。大尺寸复杂表面的检测技术成为了工业领域重要的研究方向之一,如何设计一种高精度、高效率的检测系统一直是亟待解决的问题。现今技术受限于高铁车身或飞机机身等大型物体的尺寸过大,难以精准高效的还原出表面三维形貌,从而使得后续的目标表面自动打磨、自动喷涂受到极大的影响。三维重建技术是确保工件平滑度的核心技术。同时,瑕疵区域检测也能为后续的腻子涂抹等操作提供精准的位置信息。因此本文重点研究设计一种大尺寸目标高精度三维重建及瑕疵检测系统,主要针对高铁上下弧面及侧墙,运用线阵式传感器结合三维重建技术实现目标表面形貌重建及瑕疵检测。并通过仿真实验对检测系统适用性和精准性进行了试验验证。大尺寸目标高精度三维重建及瑕疵检测系统内容主要包含:扫描方案整体设计、目标点云预处理、数据配准、三维重建、瑕疵区域分类及检测等方面。依据项目要求进行传感器选型设计仿形阵列式支架,搭载线阵式传感器,对目标表面进行检测;本文依据工件实际尺寸,采用分步式扫描方案,并通过点云配准实现三维重建;根据项目要求将可能存在的瑕疵进行分类,并制定目标瑕疵提取标准;目标表面点云配准过后,设计卡尺式分片测量方法,并与最小二乘法点云基面拟合结合,提取出符合提取标准的目标瑕疵区域,同时将焊缝关键部位单独提取出来,便于后续针对性打磨与腻子涂抹。为提高系统检测与处理精度,设计有数据采集误差补偿机构提高检测模块精度,同时运用点云迭代最近点(ICP)算法提高点云配准精度。最后构建仿真实验,运用三维软件模拟车体表面点云数据,使用C++编程实现ICP点云配准与三维重建,并运用Matlab进行基面拟合与瑕疵提取。并将瑕疵区域提取结果与真实仿真车体数据比对,验证系统的精度。仿真结果证明了所设计检测系统的有效性。