點云處理的案例
ViCANdo新版本發(fā)布（PART1） | 點云庫（PCL）集成
激光雷達(dá)的反射點信息包含了距離、時間和水平角度（Azimuth）等信息，同時結(jié)合激光發(fā)射器的固定垂直角度，即可以計算出反射點的坐標(biāo)信息，每一次掃描中反射點的集合即為點云（Point Cloud）。而伴隨著激光雷達(dá)的高精度帶來的數(shù)據(jù)量爆發(fā)，點云數(shù)據(jù)的實時處理就成為工程師要面對的一大挑戰(zhàn)。
當(dāng)前階段工程師處理點云的校準(zhǔn)、分類和分割等任務(wù)。利用PCL（點云庫）我們可以實現(xiàn)抽取點云特征、處理目標(biāo)分類、目標(biāo)分割及可視化等需求。同時在處理點云數(shù)據(jù)的同時也需要同步的考慮其他信號的接入，如視頻、毫米波、各類總線信號等。
因此能否有合適的工具既可以同步的采集所需的各種數(shù)據(jù)，又能夠方便的支撐工程師去進(jìn)行開發(fā)，就是智能駕駛開發(fā)工程師需要直接面對的一個問題。
點云數(shù)據(jù)實時處理
ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發(fā)和測試平臺，能夠同步的采集所需的各類數(shù)據(jù)，包括但不限于如下列表中的數(shù)據(jù)源，同時工具集成PCL（點云庫），工程師可以直接使用PCL來進(jìn)行相關(guān)的開發(fā)。
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數(shù)據(jù)處理
激光雷達(dá)點云生成采用QX-PCP軟件。軟件為全中文界面、向?qū)搅鞒?，一站式完成航跡解算、點云解算、點云處理等工作。
分鐘級點云生成界面
數(shù)據(jù)成果
軟件后處理部分具有點云編輯、渲染、去噪、分類、直接賦色等常用功能。去噪分類后點云如下所示。
分類后點云
處理后真彩色點云
雷達(dá)自帶全畫幅相機(jī)，獲取點云的同時，可以獲取到正射影像，讓外業(yè)效率翻倍。下圖是正射影像局部，細(xì)節(jié)清楚、色彩一致、效果良好，滿足數(shù)字化地圖需求。
局部DOM
成果評價
QX1-1845RK激光雷達(dá)，以其較長的測程和較高點密度的特點，表現(xiàn)出非常優(yōu)秀的穿透能力，河道兩岸的各類植被、莊稼等悉數(shù)被穿透，點云分類濾波后可以直接得到地面高程。
植被穿透性
地面點平均點云密度為18個/米2
整套方案以強(qiáng)耦合的方式連接，運(yùn)行穩(wěn)定性較好，最終得到成果點云厚度較薄，小于5cm，同時對點云精度有較好的保證，可以輕松達(dá)到1:500要求，如下圖所示。
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4.路徑平滑優(yōu)化
應(yīng)用樣條曲線（如B樣條、NURBS）對連接點進(jìn)行平滑處理，確保測量運(yùn)動平穩(wěn)，減少動態(tài)誤差。
此過程將工程師的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)學(xué)規(guī)則，實現(xiàn)測量過程“零碰撞”與效率最大化。
溫度補(bǔ)償技術(shù)：材料膨脹系數(shù)如何融入實時修正算法？
溫度變化是微米級測量的“隱形殺手”?，F(xiàn)代三坐標(biāo)測量機(jī)溫度補(bǔ)償技術(shù)融合材料科學(xué)與實時算法：
1.雙維度補(bǔ)償
（1）設(shè)備補(bǔ)償：基于機(jī)體溫感網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)，利用機(jī)床材料（如花崗巖、陶瓷、鋼）的已知熱膨脹系數(shù)(CTE)，通過空間網(wǎng)格模型補(bǔ)償因溫度梯度導(dǎo)致的CMM結(jié)構(gòu)變形。
（圖：中圖三坐標(biāo)）
（2）工件補(bǔ)償：核心難點。需輸入被測工件材料的精確CTE（或從數(shù)據(jù)庫匹配）。補(bǔ)償算法依據(jù)實時工件溫度(通常通過非接觸紅外測溫或多點接觸測溫獲取)與標(biāo)準(zhǔn)溫度（如20℃）的差值ΔT，對每個測量點坐標(biāo)進(jìn)行動態(tài)修正：`補(bǔ)償值 = 原始坐標(biāo) * CTE * ΔT`。
2.實時算法融合
補(bǔ)償計算需在毫秒級完成，內(nèi)嵌于CMM控制系統(tǒng)的實時內(nèi)核。算法需高效處理空間坐標(biāo)變換，將溫度影響量實時疊加到測量結(jié)果上。
3.多傳感器數(shù)據(jù)融合
整合機(jī)體溫感數(shù)據(jù)、工件溫感數(shù)據(jù)、環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)，構(gòu)建綜合補(bǔ)償模型，顯著提升復(fù)雜工況下的測量可靠性。
點云數(shù)據(jù)處理：從海量掃描點到形位公差報告的生成流程
從密集掃描點到直觀的形位公差報告，需經(jīng)歷嚴(yán)謹(jǐn)高效的數(shù)據(jù)處理鏈：
1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
（1）掃描路徑規(guī)劃：依據(jù)待測特征（自由曲面、孔、槽等）智能生成最優(yōu)點云采集路徑。
（2）點云去噪濾波：應(yīng)用統(tǒng)計濾波、半徑濾波、高斯濾波剔除離群噪點與異常值。
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實驗結(jié)果表明，這種端對端的方式可以自動地從點云中學(xué)習(xí)到可用的信息，比手工設(shè)計特征的方式更為高效。
VoxelNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
PointNet++ 該方法的前身是 PointNet，由斯坦福大學(xué)的研究者在 2017 年發(fā)表，這也是點云處理領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作之一。PointNet 處理的是點云分類任務(wù)，其主要思路是直接處理原始的點云。除了一些幾何變換之外，PointNet 主要有兩個操作：MLP（多個全連接層）提取點特征，MaxPooling 得到全局特征。物體分類網(wǎng)絡(luò)采用全局特征作為輸入，而分割網(wǎng)絡(luò)則同時采用全局特征和點特征。
簡單來說，你可以把 PointNet 分類網(wǎng)絡(luò)看做一個分類器，比如可以理解為傳統(tǒng)方法中的 SVM。但是要進(jìn)行物體檢測的話，就還需要一個類似于 Sliding Window 的機(jī)制，也就是說在場景內(nèi)的各個位置應(yīng)用 PointNet 來區(qū)分物體和背景，以達(dá)到物體檢測的效果。當(dāng)然對于相對稀疏的點云數(shù)據(jù)來說，這種做法是非常低效的。因此，PointNet 的作者同年就提出了升級版本，也就是 PointNet++。
其主要思路是用聚類的方式來產(chǎn)生多個候選區(qū)域（每個區(qū)域是一個點集），在每個候選區(qū)域內(nèi)采用 PointNet 來提取點的特征。這個過程以一種層級化的方式重復(fù)多次，每一次聚類算法輸出的多個點集都被當(dāng)做抽象后的點云再進(jìn)行下一次處理（Set Abstraction，SA）。這樣得到的點特征具有較大的感受野，包含了局部鄰域內(nèi)豐富的上下文信息。最后，在多層 SA 輸出的點集上進(jìn)行PointNet分類，以區(qū)分物體和背景。同樣的，這個方法也可以做點云分割。
展開 
3D目標(biāo)檢測綜述：從數(shù)據(jù)集到2D和3D方法
第二種方法則是將點云處理成二維數(shù)據(jù)，這可以降低計算量，但不可避免地會丟失原始數(shù)據(jù)的一些特征。圖 3 給出了一個使用 3D 激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行檢測的例子。
圖 3：通過 YOLO 使用 3D 點云的目標(biāo)檢測示例
將點云處理成二維數(shù)據(jù)的方法有很多。Jansen [31] 提出從多個 2D 角度表示 3D 點云。在其數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，通過取點云圖像的中心作為原點，并通過旋轉(zhuǎn)固定的弧度角來截取 64 張不同角度的點云圖像。這種方法能在一定程度上減少信息損失，因為其中加入了額外的旋轉(zhuǎn)，并在分類階段使用了許多實例。[32] 等研究則是將點云投射到一個圓柱面上，以盡可能多地保留信息。
BirdNet+ [33] 是基于目標(biāo)檢測框架 BirdNet [34] 的改進(jìn)版。BirdNet+ 為基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的 3D 目標(biāo)檢測提供了一種端到端的解決方案。它用到了鳥瞰視角表征，這是從激光雷達(dá)點云轉(zhuǎn)換而來的帶有三個通道的 2D 結(jié)構(gòu)，依賴于一個兩階段架構(gòu)來獲取面向 3D 的邊界框。
近期，[35] 提出了一種計算高效的端到端式魯棒型點云對齊和目標(biāo)識別方法，該方法使用了無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)，并被命名為深度點云映射網(wǎng)絡(luò)（DPC-MN）。該模型的訓(xùn)練無需標(biāo)簽，而且能高效地實現(xiàn)從 3D 點云表征到 2D 視角的映射函數(shù)。
4.3 結(jié)合 RGB 圖像與點云的目標(biāo)檢測
Frustum PointNets [36] 同時使用 RGB 圖像和激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)來執(zhí)行 3D 目標(biāo)檢測。該算法使用成熟的 2D 目標(biāo)檢測器來縮小搜索空間。
展開 一文詳解智能駕駛感知系統(tǒng)測試技術(shù)
其采集的點云數(shù)據(jù)精確描繪了駕駛場景中各類物體的三維尺度與反射強(qiáng)度信息，能夠彌補(bǔ)攝像頭在數(shù)據(jù)形式和精度上不足。激光雷達(dá)在自動駕駛目標(biāo)檢測與定位建圖等任務(wù)扮演著重要角色，僅靠單一視覺無法替代。
作為典型的復(fù)雜智能軟件系統(tǒng)，自動駕駛將激光雷達(dá)捕獲的周圍環(huán)境信息作為輸入，并通過感知模塊中的人工智能模型做出判斷，經(jīng)系統(tǒng)規(guī)劃控制后，完成各類駕駛?cè)蝿?wù)。雖然人工智能模型的高復(fù)雜性賦予了自動駕駛系統(tǒng)的感知能力，但現(xiàn)有的傳統(tǒng)測試技術(shù)依賴于點云數(shù)據(jù)手動收集和標(biāo)注，成本高昂效率低下。另一方面，點云數(shù)據(jù)具有無序、缺少明顯的顏色信息、容易受到天氣因素干擾、且信號容易衰減，使得點云數(shù)據(jù)的多樣性在測試過程中尤為重要。
針對基于激光雷達(dá)的自動駕駛系統(tǒng)測試還處于初步階段。實際路測和仿真測試都存在代價昂貴、測試效率低下、測試充分性無法保證等問題。針對自動駕駛系統(tǒng)面臨的測試場景多變、軟件系統(tǒng)龐大復(fù)雜、測試成本巨大等問題，能夠結(jié)合領(lǐng)域知識提出測試數(shù)據(jù)生成技術(shù)對自動駕駛系統(tǒng)保障有著重要意義。
在雷達(dá)點云數(shù)據(jù)生成方面，Sallab等人 通過構(gòu)建循環(huán)一致性生成對抗網(wǎng)絡(luò)對雷達(dá)點云數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析生成新的點云數(shù)據(jù)。Yue等人提出了一個針對自動駕駛場景的點云數(shù)據(jù)生成框架，該框架通過精確地對游戲場景中的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行基于標(biāo)注物體的變異，從而獲得新的數(shù)據(jù)，他們用該方法獲得的變異數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)的點云數(shù)據(jù)處理模塊，得到了較好的精確度提升。
本團(tuán)隊設(shè)計并實現(xiàn)了一個激光雷達(dá)自動化測試工具 LiRTest, 主要用于自動駕駛汽車目標(biāo)檢測系統(tǒng)的自動化測試，并且能夠進(jìn)一步重新訓(xùn)練以提升系統(tǒng)魯棒性。LiRTest 首先由領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計了物理和幾何模型，然后根據(jù)模型構(gòu)造變換算子。
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智能點云處理以及虛擬裝配方案
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▲ 水晶城現(xiàn)場初期實景
3、現(xiàn)場無任何有效控制線或軸線等參考線，且因天氣原因，地面長期潮濕泥濘，無法將BIM模型中的參照點線施放至一樓，需考慮高層放線。
▲ 水晶城現(xiàn)場初期實景
4、因是搶工項目，現(xiàn)場交叉施工現(xiàn)場嚴(yán)重，需思考優(yōu)化施工工序，節(jié)省時間。
▲ 水晶城現(xiàn)場初期實景
5、過程中業(yè)主多次變更設(shè)計方案，如按一般施工方法則會增加諸多成本。
6、工期緊張，臨近年底水晶節(jié)召開，需在此前完成施工。
BIM助力現(xiàn)場施工
1、查看現(xiàn)場，針對此大體量多層掃描作業(yè)制定掃描方案，優(yōu)化掃描路線，以最優(yōu)質(zhì)量采集現(xiàn)場點云數(shù)據(jù)，得出現(xiàn)場真實點云模型。
▲ 水晶城BIM模型
掃描儀是高精度儀器，一站掃描結(jié)果可以達(dá)到無偏差，多站掃描拼接可達(dá)到毫米級精度。但需要多站掃描數(shù)據(jù)拼接時，掃描時若忽視一些問題，則會導(dǎo)致出現(xiàn)較大的拼接偏差。點云出現(xiàn)偏差，勢必后期定點的坐標(biāo)也會出現(xiàn)偏差，所以保證點云模型精度十分重要。此次掃描將近一百站，掃描空間體量大，涉及面積廣，在首次掃描后發(fā)現(xiàn)存在較大的偏差，隨后現(xiàn)場BIM小組嘗試多種掃描及數(shù)據(jù)處理方案，不斷分析，總結(jié)出了針對不同體量、不同環(huán)境下的點云處理方法。
2、依據(jù)設(shè)計圖紙建立設(shè)計模型，完美體現(xiàn)設(shè)計要求。
▲ 水晶城BIM模型
3、對13個中庭的設(shè)計模型分別在點云模型中模擬安裝，碰撞調(diào)整。
▲ 水晶城BIM模型
4、方案討論。提供精確詳致的BIM模型及現(xiàn)場碰撞數(shù)據(jù)信息，方便設(shè)計、總包、業(yè)主和項目部商討確定深化方案，方便業(yè)主和總包現(xiàn)場及時了解現(xiàn)場情況，進(jìn)行現(xiàn)場協(xié)調(diào)管理。
5、依據(jù)確定方案調(diào)整模型，進(jìn)行二次、三次碰撞。
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</p><p>現(xiàn)在統(tǒng)一回答網(wǎng)友的一些疑問：</p><ol><li>本軟件加厚 是 通過將曲面 沿著法向偏移后形成的，跟matlab的isocaps函數(shù)有著區(qū)別；</li><li>至于梯度材料，如果梯度模型能用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示出來就能用該軟件建立相應(yīng)的模型；</li><li>點云處理為曲面，建議用meshlab或其他網(wǎng)格處理工具；本軟件后續(xù)考慮加入此功能。</li></ol><p>已購買上一個版本的朋友，請聯(lián)系我免費領(lǐng)取此版本。</p><p>超過50M不知道怎么上傳，請聯(lián)系我，或用付費附件的網(wǎng)盤地址下載。</p><p>下面是軟件使用手冊：</p><p><img src="https://www.yqgqt.org.cn/platform/static/ueditor/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif"><a href="https://oss.jishulink.com/upload/202108/9324c0a1559c4e08b7b6fdda23d54465.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="color: rgb(0, 102, 204);">Help.pdf</a></p><p><br></p>
展開 自動駕駛傳感器融合：激光雷達(dá)+攝像頭
有了候選框和點特征，最后一步采用一個小規(guī)模的PointNet++來預(yù)測類別和準(zhǔn)確的物體框（當(dāng)然這里也可以用別的網(wǎng)絡(luò)，比如MLP）。IPOD在語義分割的基礎(chǔ)上生成了稠密的候選物體框，因此在含有大量物體和互相遮擋的場景中效果比較好。
IPOD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
上面兩個方法分別通過2D圖像上的物體檢測和語義分割結(jié)果來生成候選框，然后只在點云數(shù)據(jù)上進(jìn)行后續(xù)的處理。SIFRNet[4]提出在視椎體上融合點云和圖像特征，以增強(qiáng)視椎體所包含的信息量，用來進(jìn)一步提高物體框預(yù)測的質(zhì)量。
SIFRNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
近年來，隨著3D物體檢測技術(shù)的快速發(fā)展，物體候選框的選取也從逐漸從2D向3D轉(zhuǎn)變。MV3D[5]是基于3D候選框的代表性工作。首先，它將3D點云映射到BEV視圖，并基于此視圖生成3D物體候選框。然后，將這些3D候選框映射到點云的前視圖以及圖像視圖，并將相應(yīng)的特征進(jìn)行融合。特征融合是以候選框為基礎(chǔ)，并通過ROI pooling來完成的。
MV3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
AVOD[6]的思路也是在3D候選框的基礎(chǔ)上融合圖像和點云特征。但是原始候選框的生成并不是通過點云處理得到，而是通過先驗知識在BEV視圖下均勻采樣生成的（間隔0.5米，大小為各個物體類的均值）。點云數(shù)據(jù)用來輔助去除空的候選框，這樣最終每幀數(shù)據(jù)會產(chǎn)生8萬到10萬個候選框。這些候選框通過融合的圖像和點云特征進(jìn)行進(jìn)一步篩選后，作為最終的候選再送入第二階段的檢測器。因此，也可以認(rèn)為AVOD的候選框是同時在圖像和點云上得到的。
展開 自動駕駛傳感器創(chuàng)新的困境
高性能傳感器對芯片以及整個計算平臺的性能有著極高的要求，通常有幾個主要指標(biāo)：
計算算力：激光雷達(dá)需要高算力，用于 3D 點云的高數(shù)據(jù)速率圖像處理，3D 點云由每秒超過 100 萬個數(shù)據(jù)點構(gòu)成，數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超攝像頭和其他雷達(dá)傳感器。激光雷達(dá) 3D 點云數(shù)據(jù)處理的步驟為：通過移除不需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；過濾相關(guān)數(shù)據(jù)并將點云分段；最終識別并分類特征；
高拓展性：未來傳感器的融合需要芯片架構(gòu)具有非常強(qiáng)的拓展性以支持運(yùn)行不同的軟件，而且不同的技術(shù)體系的類型之間要能實現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的計算；
性能與低功耗：要做到限制成本與傳感器模塊尺寸以滿足熱管理要求；
低時延和動態(tài)數(shù)據(jù)吞吐量：處理數(shù)據(jù)的延遲越低，越能夠降低執(zhí)行機(jī)構(gòu)的執(zhí)行時間，從而降低危險；
算法匹配：現(xiàn)在的芯片算法既要滿足大數(shù)據(jù)量的計算，也要滿足 AI 邊緣算法的需求。
而目前最大的問題是，市場上的激光雷達(dá)硬件、深度學(xué)習(xí)算法軟件都還沒有形成產(chǎn)業(yè)規(guī)模，也就是標(biāo)準(zhǔn)的通用型產(chǎn)品，因此，使用專用的 ASSP/ASIC 架構(gòu)芯片效率并不高，這個時候芯片的高靈活性其實更為重要。
也正因如此，F(xiàn)PGA 處理平臺正在被大規(guī)模應(yīng)用，從結(jié)果來看未來基于 FPGA 架構(gòu)的芯片可能會更受制造商的喜歡。
基于 FPGA 的解決方案
到這里就出現(xiàn)了三個比較陌生的詞：ASSP、ASIC、FPGA。
ASSP專用標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，從名字我們就可以知道了它是一個通用型的設(shè)備；ASIC 被稱為特定應(yīng)用集成電路，它是因特定需求而開發(fā)的設(shè)備，可以簡單理解為這是定制的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。
專用標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品（ASSP）的設(shè)計和實施方式完全和 ASIC 相同，因為他們本質(zhì)上是相同的東西。
展開 
為何全視覺方案無法實現(xiàn)真正的自動駕駛
先進(jìn)的激光
雷達(dá)對感知的提升策略
激光雷達(dá)在高性能智能駕駛中的探測優(yōu)勢已經(jīng)在很多方面得到證實，原因是因為其通過建立數(shù)量較多的點云數(shù)據(jù)可以通過聚類實現(xiàn)很好的場景重建。從智能駕駛的角度上說可以通過激光雷達(dá)解決如下一些極端場景：
總結(jié)
從如上表的總結(jié)中不難看出，對于激光雷達(dá)所能解決的自動駕駛邊緣場景是不言而喻的，純視覺派的特斯拉方案在未來自動駕駛設(shè)計過程中是無法保證其性能和效果的。相應(yīng)的提升方案肯定是結(jié)合視覺的雷達(dá)融合方案。
當(dāng)然本章重點還是介紹了毫米波雷達(dá)的感知原理及性能，未來如果是大域控方案的實施策略時，難免不會考慮利用毫米波輸入的原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理。這一過程類似于激光雷達(dá)的點云處理，這又涉及多方面的因素。如傳輸帶寬，點云建模模型以及域控制器綜合處理算法。在縱向感知方面，毫米波最強(qiáng)；橫向方面，激光最強(qiáng)。豐田和本田的方案，都是激光作為獨立感知，結(jié)果再跟攝像頭融合，最后得出最終目標(biāo)。
展開 基于CATIA的汽車零部件逆向設(shè)計
2 基于CATIA的逆向設(shè)計方法
逆向設(shè)計一般流程：產(chǎn)品樣件→數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)處理→模型重構(gòu)→新產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型重構(gòu)是逆向設(shè)計的三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)采集，即樣件的表面數(shù)字化，是逆向設(shè)計的第一步。一般而言，數(shù)據(jù)采集有接觸式和非接觸式兩種測量方法。當(dāng)前使用較多的是非接觸式測量，根據(jù)原理不同，可以分為三角形法、結(jié)構(gòu)光法、計算機(jī)視覺法、激光干涉法、激光衍射法、CT測量法、MR測量法、超聲波法和層析法。當(dāng)下以三維激光掃描儀使用最為廣泛，逐漸取代了其他測量方式，它有著采集速度快，易操作，點云數(shù)據(jù)成型快等優(yōu)點，通過對零部件進(jìn)行3D掃描，獲得精度可達(dá)0.02mm的完整三維點云數(shù)據(jù)，如圖1。
圖1 點云數(shù)據(jù)
測量完成的數(shù)據(jù)一般為asc碼或者stl碼等格式的數(shù)據(jù)文件，里面包含掃描部件的三維點云數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)處理，在三維掃描過程中，由于光線的明暗、輔助工具的介入、測量儀器的偶然因素、測量環(huán)境的震動干擾、操作者的操作水平等因素，就會產(chǎn)生測量噪聲和壞點，一般是不可能全部避免的，這樣就需要使用方法進(jìn)行剔除。
首先反復(fù)觀察測量的物體與已經(jīng)測量的點云數(shù)據(jù)，壞點非常容易判斷，比如跑到測量物體外面的游離點云就是壞點，必須手工刪除，有時直接觀察離散點，因為沒有消隱，分辨起來有點困難，可以將點云進(jìn)行三角面渲染，點云實體化，就可以完成壞點刪除。數(shù)據(jù)處理的結(jié)果將影響模型重構(gòu)的質(zhì)量，通過CATIA軟件下“形狀”菜單“Digitized shape editor”及“Quick Surface reconstruction”模塊中各個工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分塊、數(shù)據(jù)光順、噪點濾波、特征提取、坐標(biāo)重置等，完成點云數(shù)據(jù)處理工作，方便下一步逆向設(shè)計工作。
展開 數(shù)字模擬階段的控制及提升
設(shè)計階段面品控制的幾個階段
產(chǎn)品數(shù)據(jù)階段大致可以分為油泥模型階段、點云掃描階段、CAS階段、數(shù)據(jù)分析階段（即同步工程階段）。油泥模型為手工制作，型面偏差3mm極為正常，且覆蓋件及整車表面質(zhì)量相對較差，只能進(jìn)行大致的造型和基礎(chǔ)的沖壓工藝分析。
油泥模型評審?fù)瓿珊?，會有專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行點云掃描、點云輸入、點云處理，進(jìn)行詳細(xì)的A面設(shè)計。以一個車型為主：一般情況下，要求有比較嚴(yán)格的A級曲面，由四個人來完成，需要約兩個月時間（不包括掃面時間）。
第一階段
主要是根據(jù)掃描的點云及模型的特征做出完整的數(shù)字模型，模型的局部過渡區(qū)域不一定要花費大量的時間做到與基礎(chǔ)面G3連續(xù)，一般做到G1連續(xù)即可，我們一般稱之為C級表面。但是主要的面及母體一定要做到精度足夠好，不然第二階段會花費更多時間來做修改。另外一點就是盡可能的接近點云（如果點云的質(zhì)量足夠好），因為點云是反映了模型的特性，通常要求尺寸精度控制在0.5mm之內(nèi)。此時，數(shù)據(jù)表面質(zhì)量調(diào)整的工作大約完成了50%。
第二階段
主要是精確的制作B級曲面，一些細(xì)節(jié)的調(diào)節(jié)，主要是對型面、過渡面、特征、匹配關(guān)系等進(jìn)行更改。此階段一般情況下都是拋開了點云，在C級表面的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到G2連續(xù)。此時，數(shù)據(jù)表面質(zhì)量調(diào)整的工作大約完成了70%。
第三階段
主要是精確的制作A級曲面，此階段不需要對型面、過渡面、特征、匹配關(guān)系等進(jìn)行更改，僅需要進(jìn)行面的精細(xì)化調(diào)整。對于A級曲面，必須滿足相鄰曲面之間的間隙在0.005mm以下（有些汽車廠甚至要求到0.001mm），切向改變（tangency change）在0.16°以下，曲率改變（curvature change）在0.005°以下等，符合這些標(biāo)準(zhǔn)才能確保汽車表面覆蓋件的環(huán)境反射不會存在瑕疵（各企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)和要求不一致，對面的質(zhì)量要求可能存在差異，此處數(shù)據(jù)僅供參考）。
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大數(shù)據(jù)挖掘分析 Hadhoop
設(shè)計類
有限元分析前后處理 ICEM CFD、HyperMesh、ANSA、Femap
三維機(jī)械CAD/CAM Catia、 UG、Creo、Solidworks
三維建筑、基礎(chǔ)設(shè)施可視化設(shè)計 Revit、ArchiCAD、Microstion、
三維測量、點云處理、逆向工程
電力設(shè)計AutoCAD Electrical、Microstation V8、PDMS、PKPM、Protel、Aveva E3D
圖像類
數(shù)字?jǐn)z影測量ErDAS、PCI Geomatica
傾斜攝影三維建模 Smart3D、Pix4D
地理信息系統(tǒng)ArcGIS，MAPinfo
醫(yī)學(xué)成像 ViTAL、Mimics
工業(yè)CT實時圖像重建VGStudio Max
氣象資料處理 WRF、MM5
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