摘　　　要：在零件的型面檢測過程中，通常有數據采集、曲面重構、曲面配準和誤差求取幾個步驟。其中，曲面之間的配準是檢測中關鍵的一環。針對傳統的經典ＩＣＰ（ＩｔｅｒａｔｉｖｅＣｌｏｓｅｓｔＰｏｉｎｔ）算法在配準過程中受噪聲干擾大、魯棒性差的缺點，在應用點云主方向貼合的粗略配準基礎上，以經典的ＩＣＰ算法為基礎，提出了點云數據的歐氏距離閾值去噪和點云的方向矢量夾角閾值兩種方法改進ＩＣＰ算法，并應用改進算法作為點云之間的精確配準算法。對于經過初始配準的點云數據使用歐氏距離閾值法剔除點云間點對的噪聲，并經點云各點間的方向矢量夾角閾值進行對應點采樣，提高了傳統ＩＣＰ算法的效率和精度。經飛機和汽車零件點云配準實驗驗證，本算法的配準誤差在±１μｍ內。算法具有設計簡潔，響應快速的特點，有實際工作意義。

關　鍵　詞：誤差檢測；點云配準；迭代較近點算法；逆向工程