本文在综述国内外关于逆向工程数据测量方法、曲面模型重构等关键技术的研究现状及发展趋势的基础上,综合利用激光测量、精密机械、光电子等学科技术,研制开发了基于随动式机器人和激光三维扫描测量仪的三维曲面模型重构系统,对所涉及的物体表面重构各相关关键技术进行了深入研究.本文首先研制了由随动式测量机器人和激光三维扫描测量仪构成的三维物体表面数字化子系统,用于采集物体表面三维数据点.在设计了机器人的本体结构的基础上,建立机器人测量的数学模型,分析了机器人的正运动学以及杆件参数和测试空间的关系,为优化杆件参数提供了理论依据;设计了基于FPGA的六通道光电码盘数据采集与接口电路,该电路结构简洁、功耗低、性能稳定;研制了基于线激光的三维测距传感器,并利用神经网络技术对传感器进行了标定.分析了系统的测量精度.基于现代测量手段得到"云状"数据的特点,从三维物体表面重构的效率和质量考虑,本文对测量数据的修补及匀化技术进行了研究.提出具有泛化能力的神经网络数据修补算法,生成完整的点云数据;基于曲面曲率进行数据的自适应匀化处理,使数据的疏密根据曲面曲率大小分布.对于散乱数据点来说,Hoppe算法虽然时间和空间效率上都不是最优的,但它为离散数据的剖分提供了新的思路.本文研究了根据测量系统采集的杂乱数据,建立表征物体表面拓扑形状的三角形网格算法,对Hoppe算法进行了改进研究并且编程实现了该算法,进行了剖分实验.提出了一种针对3D离散数据点的空间三角网格快速生成算法,该算法具有接近线性的复杂度,并有效地解决了一般算法不能处理的带有孔洞表面的情况.此外,以现代微分几何学为工具,研究了光滑曲面的基于C-T分割的C<1>拼接方法和基于点法矢插值技术的G<1>构造方法,并且对这两种构造方法进行了编程实现,得到了光滑实体模型.重构曲面的显示采用了OpenGL图形标准,曲面的显示效果较好.开发了界面友好、使用方便、功能完善的三维物体扫描重构软件子系统.通过实例进行了系统验证实验,实现了对物体表面的测量、重构,实验结果有效的验证了各章所提出理论、算法的正确性、可行性以及系统较高的测量精度.最后,总结本论文研究工作的主要结论,并对后续研究工作作了展望.