逆向工程是一种由产品实物模型构建计算机模型的手段,它能够极大地缩短产品的开发周期,因此,在许多领域得到了广泛的应用。数据预处理是逆向工程中的关键环节,其结果影响后续模型重构的质量。本文以此为背景,研究了逆向工程数据预处理中的一些关键技术。对点云拓扑关系建立的方法进行了研究,分析几种常见的方法的优势和不足,在基于栅格法的基础上,提出了一种改进的算法。对实验中采集得到的点云数据进行了拓扑关系的建立,为点云数据后续的预处理实现带来了方便。对点云去噪的方法进行了研究,分析了噪声点产生的原因,并根据散乱点云的特点,分析各类算法中的优势和不足,针对双边滤波法的不足,提出一种改进的去噪算法,并详细介绍这种去噪算法:基于噪声分类的双边滤波算法。该方法在实际处理过程中得到了良好的效果。研究了点云精简的方法,并针对现有散乱点云精简方法的缺陷,提出了一种基于散乱点云分区的改进精简方法,给出了相应的算法流程。首先将包围点云数据的最小包围盒划分成若干个子空间,根据每个含有点的子空间,获取K邻域点集的拟合平面,计算K邻域中各点到拟合平面距离的累加和。对各个K邻域的距离累加和升序排列,根据预定精简百分比,将包围盒划分为待保留和待删除两个区域,并在这两个区域采用不同方法进行精简。实例验证表明,该算法在保留几何特征的同时,更能有效地避免“空白区域”,且提高了计算效率。研究了点云配准相关技术,对三维空间坐标转换技术做了介绍,研究了点云配准的常用方式,提出了一种基于协方差分析法的初始配准方法,并重点阐述了ICP算法。最后利用实验结果,证明本文中方法的正确性。