航空发动机叶片是航空发动机的核心零件之一,其状态直接影响到飞机运行的安全性与可靠性,因此实现航空发动机叶片的高效检测,及时发现缺陷叶片,对于满足飞机的使用要求,保障人民财产和生命安全有着重大的意义。超声无损检测技术凭借安全性高、成本低、精度较高的优势成为航空发动机叶片检测的重要手段。将三维超声测量的数据转换为点云数据,借助点云处理方法,重建并透明重建的三维模型。通过人机交互技术,可以对重建模型进行如旋转、缩放等操作,使得检测人员能够形象、直观地进行叶片检测。论文的主要研究内容如下:(1)研究半径内近邻点的快速查找算法。通过分析点云的半径内近邻点查找的特点,研究提高近邻点查找速度的方法。提出在八叉树数据结构中自底向上地构建查找范围的空间包围盒,在包围盒内进行局部坐标系下的包含测试和相交测试,对查找范围与包围盒子单元之间的相对位置关系进行逐层测试,以快速找到查询点的半径内近邻点。(2)研究三维超声C扫点云的重建算法。针对三维超声C扫点云的特殊性,提出使用以椭圆作为面元的方法逼近原模型,实现对该类点云进行三维重建。利用近邻点查找算法搜索的数据点构造三维坐标的协方差矩阵,并经过平移、旋转等变换,将其变换到局部坐标系下的x-y平面内的协方差矩阵,通过求解其特征值和特征向量构建椭圆的长短轴,并设定椭圆的中心点坐标,完成该类型点云模型的重建。通过设置颜色通道的α值,能够实现透明显示的效果。(3)研究基于GPU加速技术的重建模型的可视化方法。为了能够更快速、更真实地可视化重建模型,对比了GPU和CPU的每秒浮点计算能力,提出使用GPU加速技术处理重建模型。分析GPU加速的技术路线,在GPU中完成模型裁剪、光照模型计算、颜色赋值等运算。使用C++、OpenGL图形接口、GLSL着色语言进行代码编写,通过相关实验进行测试,证明了本文提出的方法是正确有效的。