复杂零件三维形貌自动测量要求测量系统拥有较高的测量效率、自动化以及能够完成不同特征复杂零件的三维形貌测量。目前,结合工业机器人和光学扫描仪的测量系统可实现复杂零件的三维形貌自动测量,但这种传统的自动测量方法由于其固定单一的测量路径而无法完成多种不同特征复杂零件的形貌测量。为解决这一问题,本文提出并研究了一种新的复杂零件自动测量方法,引入视觉识别技术对待测零件进行识别,并针对不同外形零件规划扫描路径,进而实现对零件的三维形貌自动测量。本文依据工业机器人、光学扫描仪的测量原理完成了自动测量系统的总体设计,并在此基础上建立了测量系统的数学模型。根据上述建立的系统模型,提出了基于边缘轮廓的模板匹配及特征识别方法,使用Canny边缘检测算子提取目标图像的边缘轮廓信息,并将边缘制作为模板与零件图像进行匹配从而实现零件特征类型的识别;同时,提出了一种特征类型自适应的扫描路径规划方法,根据待测零件的几何特征类型,并结合投影光栅三角法和扫描约束条件实现了不同特征复杂零件的自适应扫描路径规划和形貌自动测量。使用ATOS光学扫描仪、安川工业机器人和测量工装搭建了复杂零件自动测量系统,对提出的测量方法通过实验进行了验证。实验的结果表明:测量过程中,视觉识别系统能够准确识别出待测零件的特征信息并给出识别结果;针对多个特征类型零件规划的扫描路径能够自适应地对其进行三维形貌测量,且测量数据与标准CAD数模的偏差精度保持在±0.1mm以内,证明了本文提出的基于特征识别的自动测量方法能够实现多种特征类型零件的三维形貌测量,且测量偏差精度在允许范围内。