数据处理
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 ➡ 再次滤波
（一）滤波
使用表面点过滤（通过法向）步骤采集的数据中提取出 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）再次滤波
使用表面预处理步骤对粗定位获取的 PIN 针顶面数据进行滤波，去掉数据中的最高点和最低点，有效减少数据波动。
设置滤波器类型为百分位，然后分别设置百分位的低阈值和高阈值为10%和90%。
然后，运行该步骤，可得到经过滤波的表面数据。
接下来，你可以开始测量 PIN 针位置度。