数据处理

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：

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。
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
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。

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。

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。

测量前，提取出用于卡扣识别的表面数据，并对数据进行去噪，提高数据的稳定性和准确性。使用表面点过滤（通过法向）步骤，可提取出卡扣识别区域的表面数据，并去除噪点。

具体操作流程如下：

该步骤运行后，可输出经过处理的表面数据：

调试经验

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。
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。

接下来，你可以使用提取出的表面数据测量卡扣数量。