在工程领域中，逆向工程(Reverse Engineering)是一门集精密机械、数控、图像采集、图像处理以及CAD技术于一体的新型技术。它能够从实物产品中提取出精准的三维模型数据，以便进行分析、复制或者改进设计。随着测量技术的发展，逆向工程得到了广泛的应用。通过测量设备获得产品的外形尺寸，测量方式一般分为接触式和非接触式两种。非接触式测量因其方便快捷而得到广泛应用。
在逆向工程中，根据扫描点云数据中点的排列方式、密度、组织方式等分布特征，点云数据一般分为散乱点云、扫描线点云、网格化点云、多边形点云等四种。扫描过程中，一般随机扫描得到的是散乱点云，而采用激光点三角测量系统扫描后得到的是扫描线点云。通过网格化插值后得到的点云称之为网格化点云，而工业CT等系统中获得的则为多边形点云数据。
数据处理过程包括噪声去除、点云拼合、数据精简和曲面重构等几个步骤。在扫描大型异形件时，由于扫描仪结构参数、性能参数的限制，往往无法一次性完成工件整个表面数据的采集。此时，需要进行分次扫描，然后对分次扫描得到的点云数据进行对齐处理，才能获得工件整体表面的点云数据。
对于分次扫描的点云数据，需要通过点云对齐来拼合成工件整体表面。点云对齐方式分为工件对齐和点云对齐两种。工件对齐利用扫描设备固定工件位置，旋转进行多次扫描，并记录每次扫描的位置，自动进行扫描的对齐。然而，对于大型工件，由于扫描仪的扫描范围和扫描景深限制，无法一次装夹完成所有表面扫描，因此这种对齐方式的应用受到限制。而点云对齐则是在每次扫描中具有相同点的坐标上，采用坐标变换进行多次扫描点云数据的对齐。对于高密度点云数据对齐，可以采用特定的算法，比如最小二乘法，计算最优坐标变换，以迭代求解，直到满足精度为止。
点云数据精简对齐的关键在于如何在去除冗余数据的同时保证数据对齐的效果。对于大型异形工件而言，多次扫描得到的点云数据量巨大，需要有效去除冗余数据，否则会大大延长计算机处理时间。因此，有必要采用先分部精简再进行标记对齐的方法。
在实际的点云数据处理过程中，会以特定的工件为例说明大型异形工件数据处理的方法和过程。例如，座便器的尺寸外形最大为长×宽×高=650mm×360mm×400mm，其内外表面不规则。采用专门的激光扫描仪进行分部扫描，并对座便器做好标记点，作为对齐时的基准参照。扫描之前，对标记号的座便器喷涂反差显像剂，防止表面反光造成采集点云数据的散射。
点云数据的精简方式也根据点云类型的不同而有所区别。散乱点云通过随机采样进行精简，线点云和多边形点云可以采用等间距缩减、倍率缩减、等量缩减等方法，而网格化点云则采用等分布密度法和最小区域法进行数据精简。在精简时，采用混合精简方式，保留标记点处的点云不变，对其他部分的点云进行等量缩减采样处理，以此来提高精简程度。
在整个点云数据处理的过程中，处理的精度和效率是相互影响的，高精度往往意味着更长的处理时间。因此，如何在保证精度和表面质量的前提下，提高处理效率，是需要研究的关键问题。通过采取合适的策略和技术手段，可以有效地处理大型异形工件的点云数据，从而提高产品的设计、制造和质量控制的水平。
