针对点云分割算法应用于桥梁拉索表面缺陷检测时容易出现错分割和运算量大的问题，提出了一种结合点云距离和角度双阈值的桥梁拉索表面缺陷精确检测方法。首先，通过设置拉索表面点到拟合圆柱面的距离阈值，实现缺陷初步检测；然后，设计结合点云聚类和方框滤波的拉索表面缺陷感兴趣(ROI)区域提取方法，基于初步检测结果，通过改进欧式聚类算法和方框滤波，分割出ROI区域；最后，构建一种基于点云法向量和拟合圆柱径向向量夹角的缺陷边界检测方法，通过设置角度阈值，分割出ROI区域中的缺陷点，实现了拉索缺陷区域边界的精确检测。研究结果表明：相较于不进行ROI区域提取和不进行点云聚类的ROI区域提取方法，所提方法能够减少40%以上的点云数据量，缩短超过15%的检测时间；拉索表面缺陷检测的平均精确率、召回率分别为96.83%和94.42%,综合评价指标F分数达到95.58%,均优于对比的随机抽样一致算法和区域生长算法，验证了所提方法的有效性和先进性。