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零件CT扫描设备在扫描过程中不可避免会产生大量冗余信息,导致获取的零件轮廓离散点数据存在噪声和冗余数据,使得特征点提取变得异常困难。传统轮廓数据点的提取和平滑除噪是采用不同方法分开进行的,这种传统方法可能会剔除有用的特征数据和造成得到的边界点数据发生畸变和偏移。利用多尺度分析技术研究轮廓离散数据的处理,通过对原始轮廓离散数据曲率进行小波多分辨率分解,然后根据尺度间相关性来去除轮廓数据冗余信息和提取特征点,便于在随后的重建过程中实现更精确的表达。基于该方法开发的软件,在实际应用中取得了良好的效果。