在机器视觉中，点云数据过滤器是一款强大的工具，可生成检测需要的“干净清晰的”图像数据以及（或者）分割特征。此功能常出现在2D视觉系统中，现在应用于3D视觉解决方案，结合过滤的2D亮度和3D高度数据，以得到更准确的结果。

Gocator®中的点云数据过滤工具

过滤器工具提供了几种可应用于点云数据的常见视觉处理过滤器，以及输出点云数据子集的两个“裁剪”过滤器，可让用户预处理扫描数据，获得更多可重复测量。

点云数据过滤器用于滤除噪声及去除干扰，对目标物进行更准确的3D扫描（左图是原始图像，右图是过滤后的图像）

用户可以根据需要简单设置点云数据功率工具的参数 – 包括区域、作为数据输出的亮度和高度图对比、要链接在一起的过滤器数量、过滤器类型、内核大小（数据点数量）及更多。

Gocator® 中有十五种不同的点云数据过滤器，其中包括：

• 打开
• 关闭
• 腐蚀
• 膨胀
• 形态梯度
• Sobel量级
• 拉普拉斯
• 高斯

2D视图（Sobel量级）                                                 3D视图（Sobel量级）

可以按任意顺序一次启用最多七个过滤器。工具中的过滤器链接在一起，任何点云或特征工具都可以使用生成的过滤点云数据作为输入。现有的本机工具可使用该工具过滤后的数据，得到最终测量数据。

3D扫描使用的三种链接式过滤器，从左到右依次是关闭，腐蚀和Sobel量级。

总结

在Gocator®中的点云数据过滤工具中输入扫描数据，按任意顺序执行多个数据处理步骤，生成一个新的、更干净清晰或分割的点云数据作为输出，然后应用在测量中。该工具可同时使用2D亮度和3D高度数据，使定位和零件识别更简单、更准确，提高了整体测量的可重复性。

想更直接了解Gocator®的特征及功能，请访问固件网页。