内置点云滤波是一款强大的工具，可生成检测所需要的“干净清晰的”图像数据以及（或）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，可以得到非常准确的结果。
Gocator?中的点云滤波工具
滤波工具提供了几种可应用于点云数据的常见视觉处理算法，以及输出点云数据子集的两个“裁剪”算法，可让用户预处理扫描数据，获得更多可重复测量。
点云滤波算法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、要链接在一起的滤波算法数量、滤波算法类型、内核大小（数据点数量）及更多。
- 开运算
- 闭运算
- 腐蚀
- 膨胀
- 形态梯度
- Sobel量级
- 拉普拉斯
- 高斯
左图为2D视图（Sobel量级），右图为3D视图（Sobel量级）
可以按任意顺序一次启用最多七个滤波算法。工具中的滤波算法链接在一起，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滤波算法，从左到右依次是闭运算，腐蚀和Sobel量级
在Gocator? 中的点云滤波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。
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