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点云测量数据处理.ppt

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：3.63M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    第四章 逆向建模测量数据处理技术
    1 目前，非接触式测量方法在工业界得到 越来越广泛的应用，这种测量方法测得的数 据量大，散乱分布。点云数据的质量直接影 响后续的曲面、曲线重构过程。 点云修补技术 噪声识别与去除 数据压缩/精简 数据补全 数据平滑
    噪声识别与去除 点云数据的状况 有序点云 在行列方向上有恒定的密度进行排列 无序点云 不定的密度在空间的任一位置存在. 杂点就是测量错误的点（不是噪声），是 无效的点，放大后就看得出、很明显地 离开零件表面，孤立的点 因为逆向设备与测量方法的缘故，测量数 据存在系统误差和随机误差，其中有一 些测量点的误差比较大，超出我们允许 的范围，这就是噪声点 是因拼合、或测量角度等问题产生重叠的 多余的点。消除这类点，前两种方法， 手工和滤波器就不适用了。而应该结合 Merge/拼合等功能，将特征与特征对齐。 扫描设备 扫描质量 杂点 噪声点 操作中产生 冗余点
    噪声识别与去除 通过测量设备来获取产品外形数据，不可 避免地会引入数据误差。这些噪声点对后 续的建模都是非常不利的，因此有必要在 建模前有效的去除噪声。
    噪声识别与去除 直观检查法 通过图形终端，用肉眼直接将与截面数据 点集偏离较大的点，或存在于屏幕上的孤 点剔除。这种方法适合于数据的初步检查， 可从数据点集中筛选出一些偏差比较大的 异常点。
    噪声识别与去除 曲线检查法
    噪声识别与去除 弦高差法
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