逆向工程是产品数字化开发的重要方法之一，它极大地缩短了产品的开发周期，提高了产品的精度，是消化吸收先进技术，进行第二次开发、设计新产品的重要手段。目前逆向工程的主要研究领域集中在两大领域：一是针对逆向工程关键技术的研究，包括数据采集、数据处理和实体模型重建；二是逆向工程集成系统的研究，主要研究逆向工程各个环节的集成，通用软件的开发。本论文以海量散乱无序点云数据为研究对象，以三维光学测量系统的研发为背景，针对逆向工程关键技术着重研究了去噪、采样、拼合这三块内容。　　 研究基于点模型的点云去噪光顺处理算法，将点云中所含噪声分为三类：体外飞点、离群点簇、点云体上粗糙点。针对不同的点云噪声进行不同的去噪光顺处理，采用基于平均距离的空间单元格法，改进的基于近邻点距离的传播算法和基于MLS拟合平面的投影算法对含噪点云进行预处理。通过实验验证，它们是可行的并且具有较高的去噪精度和稳健性，在去噪速度、光顺时效方面均满足三维光学测量系统处理不同含噪点云的需求，可以获取质量比较高的点云数据。　　 在研究探讨对海量点云数据的常用采样算法的基础上，选取并实现一种适用于三维光学测量系统的高效的采样算法用于点云简化处理-基于点云数据几何特征的点云数据改进采样方法，与Geomagic处理后的点云效果比较，其采样效果能更好地保证特征信息，具有较高的采样效率。通过多次实验验证表明，此方法具有较强的实用性。　　 在研究传统的三维数据拼合方法的过程中，针对被测物体三维形状尺寸和表面特性研究适合三维测量系统所需的几种点云拼合方法：针对较大型被测物利用基于标志点的拼合算法对多次测量获取的点云数据进行拼接；利用旋转台拼接完成精细小物件免标贴的三维拼合；探讨了利用曲面特征的数据拼合方法，并初步应用于开发系统中。　　 本文所研究的用于点云光顺去噪、简化采样、数据拼合的算法及方法均已通过实验验证，集成到研发系统中。