现如今光学复杂曲面在新兴和传统的各个领域的应用都非常广泛,如通信和新能源汽车工程、复杂性照明系统,互联网硬件软件开发等,凭借其巧妙的光学成像优势,成为技术发展的关键部件。同时,高精度的复杂曲面测量技术也成为企业发展的关键环节,因此对曲面进行轮廓度误差的评定具有很大的现实意义和价值。文中着重研究了曲面布点策略,半径补偿以及轮廓度误差评定的新型算法。具体内容如下:（1）复杂曲面构造理论研究。针对由设计给定的理想轮廓的一系列点集和实际测量采样得到的点集形成曲面的问题,提出了用对给定点系的复杂曲面进行插值反算的NURBS方法,可以精确地得到理想轮廓曲面和实测轮廓曲面方程。（2）复杂曲面自适应采样算法。文中采用一种弦高控制方法,首先通过布点个数数学模型算出所要布点的个数。其次根据线动成面理论,确定v向为导向,u向为曲线延展方向完成弦高控制点系分布;弦高控制具体方法为:等步长确定初始采样系列点并依次得到初始弦长,再计算每段弦长对应的曲线上点到弦的最大距离,最后依据给定精度确定阈值,判定弦长和阈值的大小进行迭代布点,直到满足精度要求完成选点,实现了自适应采样布点。（3）测头半径补偿。基于NURBS理论和Delaunay三角剖分理论,提出了一种“包络曲面一三角剖分”的方法,测头半径补偿可以精确快速地实现。推导了曲面各测量点的法向矢量,文中综合考虑影响边长和角度因素对顶点法向矢量的影响,改进了三角剖分时顶点法向矢量的计算,在保证精度的前提下简化编程和计算量。（4）轮廓度误差评定。提出了分割曲面逼近算法,根据精度要求迅速得到点到复杂曲面的最短距离。采用基于模拟退火（SA）自适应权重的粒子群（PSO）算法完成对光学复杂曲面的轮廓度误差的评定。这种算法不仅维持了粒子群优化算法简易、方便计算的特质,同时也改进PSO算法避免陷入局部极值点的能力,算法收敛性改善很大。（5）实验仿真分析。采用MATLAB编程对曲面构型理论、基于曲面的自适应布点策略、测头半径补偿方法、空间点到曲面的最短距离计算以及基于SA的自适应权重的PSO算法进行了仿真分析,结果证实方法可行。