由于基于特征的曲面重构技术在精确表达原始模型、还原设计意图以及快速建模中所具备的优势,使其逐渐成为逆向工程领域新的研究热点,而其中曲面点云特征提取技术是其关键环节和技术难点之一。本文在总结国内外相关研究成果的基础上,设计和实现了一种基于线元几何的曲面点云特征识别与提取方法,并着重论述了基于几何特征的数据分块方法以及在此基础上的特征参数提取和修正技术。论文主要研究内容与成果概括如下:1.设计了一种基于线元几何与线性丛的分块方法,为多特征复合曲面的特征识别与分离奠定了基础。其中,通过线元几何与运动曲面理论的应用,有效地实现了多种特征曲面的表达;K-Local-RANSAC算法在线元空间中利用线性丛对点云数据进行分类,并进行基于特征的离散扩张,从而有效地提高了数据分块算法在海量点云数据处理中的计算性能。2.设计了一种曲面类型识别、参数提取及快速修正算法。作者在线元空间中采用运动方程与主成分分析法(PCA)识别曲面几何特征,并估计相应特征参数;同时设计了基于初始估计的快速旋转轴定位算法以及母线点云简化算法以避免多次迭代对计算速度的影响,并提高了计算精度。上述曲面特征识别与提取算法均已在原型系统中成功实现,原型系统的算例结果验证了本文设计算法的正确性。