逆向工程是满足当今社会制造业迅速发展而兴起的一种快速制造技术。然而逆向工程整个过程中包含许多关键技术，如点云数据采集、数据匹配以及数据误差分析等，这些技术成为逆向工程中研究的主要问题。曲轴是汽车、火车、船舶等大型机械产品的一种关键基础复杂零件。为此，本文对基于逆向工程的曲轴检测技术进行了研究。主要研究内容如下：首先，对曲轴模型匹配技术进行研究。基于曲轴特征采用一种针对点云数据和原始设计数据模型的匹配方法。该方法将曲轴的匹配方法分为两个步骤：基于曲轴特征点的初始匹配方法和基于改进ICP算法的精确匹配方法。在曲轴中选取标定三个特征点，利用这些点的关系求取变换矩阵，就可以通过平移与旋转使两模型实现初始匹配，然后通过构建KD树数据结构加速最近点的迭代，最后实现精确匹配。通过实验结果表明，两曲轴模型得到了很好的匹配。其次，提出了一种通过计算曲轴点云数据的曲率分析误差的方法。该方法通过计算点云数据和原始设计数据两模型中每个点的曲率，分析比较对应点的曲率误差。曲率误差就可以直接表明模型的形状误差，距离误差可以直接明了的表明两点的距离，结合两种方法对曲轴进行更好的检测。最后，针对曲轴逆向工程中点云数据采集过程中的扫描盲区，提出了通过二维图片对扫描盲区进行检测的方法。该方法通过物体世界坐标系、图像坐标系与相机坐标系之间的关系建立图片与三维实体之间的数学模型，实现了对盲区的检测。而且该方法可以直接对物体进行检测，避免了对物体的扫描过程，主要可以实现一些距离、深度的测量及某特征位置的检测。实际曲轴的对比检测结果验证了本文研究结论的正确性和有效性。