数据处理
一、数据对齐
在扫描不同工件时，图像数据中工件的位置可能会发生细微变化。你可以通过提取共性特征，将不同图像对齐，从而确保后续测量的一致性。
对齐步骤的使用流程如下：
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制作匹配模板：单击编辑模板按钮打开2D匹配模板编辑器，从图像中选取典型的共性特征来制作匹配模板。
查看2D匹配模板编辑器了解详细使用说明。 -
设置步骤参数：选择模板后，可在该步骤的参数栏调整其他参数，通常保持默认设置即可；在输出栏，确认输出项表面数据已勾选。
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输出对齐后的数据：步骤运行后，将输出对齐后的图像数据。
- 调试经验
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2D匹配模板是图像对齐的关键。制作模板时，应选择点云质量稳定、特征相似度低、能有效约束图像X/Y方向的边缘作为特征。
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为优化节拍，可以在2D匹配模板编辑器右侧的“特征参数”栏中适当缩小角度和缩放比例范围。例如，若工件的来料角度偏差不会超过5°，可将角度范围设置为 ±5°，从而加快特征匹配速度。更多参数细节，请查看特征参数说明。
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特征选取比较困难时，可拖动图像右侧的深度范围设置的滑块，突出显示边缘特征，便于特征选择。
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二、调整 PIN 针顶面至水平面
三、数据预处理
获得的表面数据中存在无用数据和噪点。因此，测量前可对表面数据进行过滤和去噪，提高数据的稳定性和准确性。
预处理流程：滤波 ➡ 粗定位 ➡ 精定位 + 再次滤波
（一）滤波
使用表面点过滤（通过法向）步骤从变换后的数据中提取出 PIN 针数据，然后进行初步的除噪。
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使用特征区域，框选出 PIN 针数据。
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在该步骤的参数配置区，调节参数，初步除噪。
该步骤运行后，可输出经过处理的表面数据：
- 调试经验
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表面点过滤（通过法向）步骤是去除噪点的有效方法，尤其适用于获取平整的表面数据。当噪点是倾斜的，或是无规则散点，该步骤可以达到较好的除噪效果。
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调节法向量最大角度参数来过滤不同程度倾斜的噪点（推荐设置为 60°），调节噪声去除等级参数来过滤不同程度的无规则散点，两个参数配合使用能达到较好的效果。更多参数细节，请查看角度过滤相关参数。
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（二）粗定位
使用Blob分析步骤从初次滤波的数据中粗略定位 PIN 针顶面数据。
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在该步骤的参数配置区，设置合理的高度阈值和面积阈值，从表面数据中检出 PIN 针顶面数据（多个 Blob）。
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设置排序方式，给检测出的 Blob 进行编号，方便后续精确定位每个 Blob。
如图所示，排序方式为“先行后列”；Blob 编号（即索引）仅供参考。
请根据实际情况，合理设置排序方式。 - 调试经验
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Blob分析是定位和输出每根 PIN 针顶面数据的关键步骤。通常，只需设置合理的高度阈值和面积阈值，就能得到较理想的 PIN 针顶面数据。
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如果出现数据粘连现象，可以在前置滤波流程中处理该问题。
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（三）精定位 + 再次滤波
由于 PIN 针本身的物理特征，PIN 针顶面数据可能不够平整，或边缘有翘曲，需进一步缩小数据范围，并再次滤波去除噪点。
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使用定位表面特征点步骤从粗定位的结果中，提取出每根 PIN 针顶面数据的中心点。
如图所示，特征点类型设置为“均值”，提取出每个Blob的中心点（亮黄色）。
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使用提取对齐参数组步骤，获取各中心点的坐标。
下一步缩小数据范围时，仅需设置一个特征区域，其他特征区域可根据中心点的坐标自动对齐至所有 PIN 针顶面数据。 -
接下来，使用表面预处理步骤处理粗定位获取的 PIN 针顶面数据，进一步缩小数据范围。
- 调试经验
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PIN 针测量对精度要求较高。PIN 针成像可能不够稳定，但每根 PIN 针顶面数据的中间部分通常较为稳定，可使用 PIN 针顶面数据的中心点作为小范围特征区域的中心，有效提取稳定的数据。
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在表面预处理步骤中，可以通过滤波器进一步处理数据，有效减少数据波动。
如图所示，去除数据中的最高点和最低点，进一步提高数据稳定性。
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至此，你已完成了数据处理。
接下来，可以开始测量 PIN 针高度和位置度。