复杂目标的逆向技术是一项广泛应用于汽车零件、模具制造等行业的综合型技术,主要包括数据获取、数据处理和曲面重构三个阶段。在汽车零件制造行业中,逆向技术可实现自由曲面的快速设计和制造,缩短汽车零件的开发周期,有重大的现实意义。针对目前复杂目标的逆向技术存在点云精简处理后数据量庞大、特征信息丢失及曲面重构时精度低、速度慢等问题,本文分别从点云获取、点云处理和曲面重构三方面进行改进。采用“先粘后擦”的参考点粘贴方式,通过实验确定:当被测物体体积在150×150×150cm³³00×300×300cm³范围内时,ATOS扫描系统的测量距离为60cm可以获取最佳点云数据,采用用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）算法完成扫描数据与计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的匹配,并采用最小二乘法进行误差评价。采用自适应曲率分类算法对点云进行精简处理。对处理后的点云数据采用特征线和曲面约束相结合的曲面重构方法。以汽车前镜框为例,采用ATOS扫描系统获取点云数据,通过误差评价得到标准偏差为0.099mm,均方根值为0.091mm,实现了复杂目标的高精度测量。以汽车油箱口盖底座为例进行逆向,结果证明,自适应曲率分类精简算法在点云精简效果达到95%的情况下,误差平方和为1.758e^-26,方程确定系数为0.998,达到最佳精简效果,特征线与曲面约束相结合的方法重构后的曲面95%以上的偏差小于±0.5mm,曲面光顺符合精度要求。应用本文方法进行复杂目标逆向设计,可提高点云处理的精度,减少曲面重构的计算量,提高逆向设计的工作效率,对汽车零件、模具等行业的复杂目标检测、加工制造与逆向技术有一定的参考价值。