三维扫描数据的处理与优化

19/24三维扫描数据的处理与优化第一部分点云数据降噪与滤波 2第二部分孔洞填充与网格重建 4第三部分纹理映射与纹理优化 6第四部分几何变形与拓扑修复 9第五部分法线计算与表面光滑 12第六部分多维扫描数据融合 14第七部分逐层扫描数据配准 16第八部分3D模型优化与格式转换 19

第一部分点云数据降噪与滤波关键词关键要点【点云数据降噪】

1.统计降噪：利用统计分析去除孤立点和噪声点，例如中值滤波、平均滤波和高斯滤波。

2.几何降噪：根据点云的几何特征去除噪声点，例如曲面拟合法、法线一致性检查和局部邻域平滑。

3.空间滤波：在特定空间范围内对点云数据进行滤波，例如体素滤波、球形滤波和范围滤波。

【点云数据滤波】

点云数据降噪与滤波

点云数据降噪与滤波是三维扫描数据处理中的关键步骤，用于去除噪声和异常值，提高数据质量和后续处理效率。

噪声类型

点云数据中常见的噪声类型包括：

*几何噪声：由扫描设备或环境因素（如物体移动、反射光）引起的点位偏移。

*采样噪声：由采样过程中的随机误差或传感器的精度限制引起的点位波动。

*环境噪声：来自周围环境的干扰，如反射物或散射光。

*离群值：极端不一致的点位，通常是由移动物体或错误扫描造成的。

降噪和滤波技术

1.空间域滤波

空间域滤波直接在点云数据中操作，常见的技术包括：

*体素网格化：将点云数据划分成小体素，并使用统计方法（如均值、中值）计算每个体素的代表点。

*邻域平均：对每个点计算其周围邻域内其他点的平均位置，并将其作为新的点位。

*双边滤波：综合考虑点位之间的空间距离和特征相似性，对点位进行加权平均。

2.频域滤波

频域滤波将点云数据变换到频域，并通过滤波操作去除噪声分量。常见的技术包括：

*傅里叶变换：将点云数据分解为频率分量，并去除高频噪声分量。

*小波变换：使用小波基函数将点云数据表示在不同尺度和方向上，并去除非重要的分量。

3.基于模型的滤波

基于模型的滤波假设点云数据符合某种先验模型，并使用该模型识别和去除噪声点。常见的技术包括：

*主成分分析(PCA)：计算点云数据的协方差矩阵，并使用前几个主成分向量投影点云数据，去除噪声分量。

*基于法线的滤波：计算点云数据的表面法线，并使用法线一致性来去除噪声点。

参数优化

滤波器的性能受其参数影响，包括体素大小、邻域半径和滤波阈值等。可以通过实验或经验确定最佳参数。

滤波效果评估

滤波效果可以根据以下指标进行评估：

*降噪程度：通过比较滤波前后点云数据的噪声水平来衡量。

*点云保真度：确保滤波过程不会去除重要特征或改变点云的整体形状。

*处理效率：滤波过程的时间和计算资源消耗应合理。

应用

点云数据降噪与滤波在三维扫描处理中广泛应用，包括：

*点云注册：去除噪声可以提高点云注册的准确性和鲁棒性。

*表面重建：滤波后的点云数据可用于生成更加平滑和准确的表面模型。

*目标识别：去除噪声可以提高目标识别算法的性能。

*点云分类：滤波后的点云数据更利于分类，因为噪声会混淆不同的类别的点位。

总之，点云数据降噪与滤波是三维扫描数据处理中不可或缺的步骤，可以有效去除噪声和异常值，提高数据质量和后续处理效率。通过合理选择降噪和滤波技术，并优化其参数，可以获得高质量的点云数据，从而为各种三维扫描应用提供可靠的输入。第二部分孔洞填充与网格重建关键词关键要点【孔洞填充】

1.孔洞检测与识别：利用算法识别三维扫描数据中的孔洞和空隙，确定需要填充的区域。

2.孔洞填充策略：根据孔洞特征选择合适的填充策略，包括表面插值、体素填充和隐式表面重建等。

3.平滑处理：填充完成后的孔洞区域需进行平滑处理，以消除填充痕迹并确保网格的连续性和光滑性。

【网格重建】

孔洞填充与网格重建

在三维扫描过程中，由于遮挡、反射等因素，扫描结果中可能会出现孔洞。孔洞的存在会影响模型的完整性和后续处理。因此，孔洞填充是三维扫描数据处理中的一个重要步骤。

孔洞填充算法的目的是将孔洞区域补全，形成一个完整无缺的网格。常用的孔洞填充算法包括：

*Poisson表面重建：该算法利用扫描点的法线信息，通过迭代的方式生成新的顶点和面片以填充孔洞。Poisson表面重建算法适用于复杂曲面的填充。

*MarchingCubes算法：该算法将扫描区域划分为体素，并在体素边界上生成等值面片进行填充。MarchingCubes算法适用于规则曲面的填充。

*球谐函数重建：该算法将扫描点转化为球谐函数，并利用球谐函数的正交性进行孔洞填充。球谐函数重建算法适用于平滑曲面的填充。

在进行孔洞填充后，需要对网格进行重建。网格重建的过程主要包括：

*三角形化：将曲面离散化为一系列三角形面片。

*重拓扑：消除网格中的自交和非流形面片。

*简化：减少网格中的顶点数和面片数，同时保持模型的形状和细节。

网格重建算法的选择取决于模型的复杂程度和应用需求。常用的网格重建算法包括：

*三角形剖分算法：该算法直接将曲面三角形化。三角形剖分算法适用于简单曲面的重建。

*Delaunay三角剖分算法：该算法基于Delaunay三角剖分的原理，生成一个最优的三角形网格。Delaunay三角剖分算法适用于复杂曲面的重建。

*Quadric误差度量算法：该算法通过最小化顶点到曲面的距离平方和来生成一个光滑的曲面网格。Quadric误差度量算法适用于平滑曲面的重建。

在孔洞填充和网格重建过程中，需要考虑以下因素：

*孔洞大小：孔洞的大小决定了填充算法的选择和重建的复杂程度。

*曲面复杂程度：曲面复杂程度影响孔洞填充和网格重建的难度和精度。

*应用需求：不同的应用对孔洞填充和网格重建的精度和网格密度有不同的要求。

通过合理选择孔洞填充和网格重建算法，可以有效提高三维扫描数据的完整性和质量，为后续处理和建模提供基础。第三部分纹理映射与纹理优化关键词关键要点【纹理映射】

-理解纹理映射的概念：将二维纹理图像投射到三维模型表面，赋予模型真实感和细节。

-熟练掌握纹理映射技术：不同纹理映射方法的优缺点，如UV展开、正交投影和圆柱投影。

-优化纹理映射效果：考虑纹理分辨率、平滑过滤、法线映射和环境光遮挡等因素以增强纹理的真实感。

【纹理优化】

纹理映射与纹理优化

纹理映射

纹理映射是一种将纹理图像应用到三维模型表面的技术，从而赋予模型真实感和细节。通过纹理映射，可以模拟各种材料的表面纹理，例如木材、金属、织物和砖石。

纹理映射的步骤

1.纹理图像获取：获取与三维模型相匹配的高分辨率紋理图像。

2.纹理坐标生成：通过UV展开或自动纹理映射算法，为三维模型生成纹理坐标。

3.纹理应用：将纹理图像应用到三维模型的纹理坐标，并指定纹理映射类型（例如平面映射、圆柱映射或球形映射）。

纹理优化

纹理优化对于提高渲染效率和减少内存消耗至关重要。有几种纹理优化技术，包括：

1.分辨率优化

*缩小纹理图像的大小以减少文件大小和内存使用。

*使用Mip贴图生成不同的分辨率级别，并在需要时加载适当的级别。

2.格式优化

*选择合适的纹理格式（例如JPG、PNG、TGA）以平衡文件大小和质量。

*使用压缩算法（例如DXT、ETC2）进一步减小文件大小。

3.流送优化

*使用纹理流送技术来仅加载和卸载当前可见的纹理。

*采用纹理阵列或纹理图集来存储多个纹理，从而减少绘制调用。

4.过滤优化

*应用纹理过滤（例如双线性过滤、三线性过滤）以平滑纹理边缘和减少混叠。

*优化过滤参数以在性能和质量之间取得平衡。

5.缓存优化

*在图形卡中缓存纹理数据以减少重复加载。

*使用纹理池管理纹理并避免重复创建。

纹理映射和优化在三维扫描数据中的应用

三维扫描数据通常具有纹理不均匀、低分辨率或噪声等问题。通过纹理映射和优化技术，可以显著提升三维扫描数据的视觉质量和使用效率：

*补全丢失或损坏的纹理区域。

*增强低分辨率或模糊的纹理细节。

*减少噪声和瑕疵。

*改善渲染性能和减少内存占用。

总而言之，纹理映射和纹理优化技术在处理和优化三维扫描数据中发挥着至关重要的作用。通过仔细应用这些技术，可以生成高度逼真的三维模型，满足各种应用需求。第四部分几何变形与拓扑修复关键词关键要点几何变形

1.曲面内插：运用三角形网格或曲面方程等方法，基于原始数据点进行内插，生成与原始几何形状一致且具有特定拓扑结构的新曲面。

2.形变登记：通过匹配特征点或表面几何，将三维扫描数据与参考模型或其他数据集进行形变匹配，从而实现几何变形。

3.自由曲面建模：利用非均匀有理B样条(NURBS)或其他参数化曲面方法，直接创建复杂形状的曲面，并与三维扫描数据进行融合和变形。

拓扑修复

1.孔洞填充：通过曲面延伸或体素填充等技术，修复三维扫描数据中因扫描错误或物体特征造成的孔洞。

2.曲面重连：对扫描过程中断的曲面进行重新连接，恢复数据的拓扑完整性，如桥接曲面或填充间隙。

3.表面光顺：消除三维扫描数据表面上的噪声和几何不规则性，提升曲面的平滑度和连续性，改善整体几何质量。几何变形与拓扑修复

几何变形和拓扑修复是三维扫描数据处理中的重要步骤，它们旨在改善数据的质量和可用性，为后续分析和应用奠定基础。

几何变形

几何变形是指对三维扫描数据进行几何操作，校正数据中的失真和变形，使之与实际物体更加一致。常见的几何变形技术包括：

*配准和拼接：将不同扫描仪或扫描部位获取的数据对齐和拼接，形成完整的模型。

*去噪和光顺：去除扫描过程中产生的噪声和杂点，光顺模型表面，提高其美观度和准确性。

*细化和重采样：提高模型的细节水平，或根据特定用途对模型进行重采样，降低文件大小或提高计算效率。

*形变和扭曲：对模型进行形变和扭曲操作，以修正扫描过程中发生的物体变形或运动伪影。

拓扑修复

拓扑修复是指修复三维扫描数据中的拓扑缺陷，使模型具有正确的拓扑结构。常见的拓扑缺陷包括：

*空洞和漏孔：扫描过程中未捕捉到物体的某些部分，导致模型中存在空洞或漏孔。

*自相交：模型中不同的面或边发生重叠，导致自相交错误。

*非流形：模型某些区域缺少边界或存在孤立点，导致模型不可用。

拓扑修复技术包括：

*孔洞填充：识别和填充模型中的空洞，生成封闭的表面。

*自相交修复：检测和修复自相交错误，保证模型的完整性。

*非流形修复：识别和修复非流形区域，使模型具有正确的拓扑结构。

处理流程

几何变形和拓扑修复通常是三维扫描数据处理中的后处理步骤，在以下流程中进行：

1.数据获取：使用三维扫描仪获取物体表面的三维点云数据。

2.数据预处理：去除噪声、离群点和异常值，为后续处理做准备。

3.几何变形：进行配准、拼接、去噪、光顺等几何变形操作，校正数据中的失真和变形。

4.拓扑修复：检测和修复空洞、自相交和非流形等拓扑缺陷，保证模型的正确性。

5.后处理：根据实际需求进行进一步处理，如细化、重采样或纹理映射。

应用

几何变形和拓扑修复在三维扫描的各个领域中都有广泛的应用，包括：

*逆向工程：从物理物体创建三维模型，用于产品设计、模具制造和修复。

*文化遗产保护：对文物、建筑和历史遗迹进行三维数字化，用于保存、研究和重建。

*医疗成像：创建人体器官和组织的三维模型，用于诊断、治疗规划和手术模拟。

*娱乐和游戏：生成逼真的三维角色、场景和道具，用于影视制作、游戏开发和虚拟现实体验。

*工业检测：对工业部件和产品进行三维扫描，用于质量控制、故障排查和优化设计。

结论

几何变形和拓扑修复是三维扫描数据处理中的关键步骤，旨在改善数据的质量和可用性。通过对模型进行几何操作和拓扑修复，可以校正失真和变形，修复缺陷，从而生成准确、完整且符合实际物体的三维模型。这些技术在逆向工程、文化遗产保护、医疗成像、娱乐和工业检测等领域有着广泛的应用。第五部分法线计算与表面光滑关键词关键要点法线计算

1.方法选择：法线计算方法包括逐顶点法、逐片段法和全局法，每种方法在计算准确性和效率上各有优势。

2.权重分配：法线计算中，邻近顶点的贡献权重影响法线方向的准确性，权重分配策略至关重要。

3.处理噪声：三维扫描数据往往包含噪声，需要通过平滑滤波或邻域加权等方法去除噪声，以获得平滑的法线。

表面光滑

1.平滑算法：表面光滑算法包括拉普拉斯平滑、双边滤波和中值滤波，这些算法通过迭代更新顶点位置或法线来实现平滑效果。

2.参数设置：平滑算法的参数，如迭代次数、平滑因子和邻域大小，对平滑效果有显著影响，需要根据数据特性进行调整。

3.特征保留：表面光滑过程中需要平衡特征保留和噪声去除，过度的光滑会导致细节丢失，因此需要采用特征自适应或局部性优化等技术。法线计算

法线是三维模型表面上垂直于该点切向平面的向量。对于点云数据，法向可以帮助定义表面几何形状，并用于后续处理，如表面重建和纹理映射。

法线计算技术主要有以下几种：

*平面拟合法：在点云数据周围拟合一个平面，该平面的法向量即为法线。

*梯度估计法：利用点云数据的梯度来估计法线。

*PCA（主成分分析）法：通过对点云数据进行PCA分析，获取特征向量，法线即为第一个特征向量。

*交叉积法：利用点云数据中相邻三角形的面法线计算法线。

表面光滑

表面光滑是指去除点云数据或网格模型表面上的噪声和缺陷，使其更加平滑。表面光滑技术主要有以下几种：

*移动平均法（MovingAverage）：对点云数据中的每个点，计算其相邻点的平均位置，并将其作为平滑后的位置。

*高斯平滑（GaussianSmoothing）：对点云数据使用高斯滤波器进行平滑，其权重函数为正态分布，靠近中心点的权重更大。

*双边平滑（BilateralSmoothing）：综合考虑空间域和值域的平滑，不仅计算相邻点的权重，还考虑点之间的值相似性。

*拉普拉斯平滑（LaplacianSmoothing）：基于拉普拉斯算子，计算点云数据中每个点的拉普拉斯值，并将其作为平滑后的位置。

*曲面调和平滑（SurfaceHarmonicSmoothing）：将点云数据投影到球谐函数空间，然后进行平滑，再投影回原始空间。

法线计算与表面光滑的优化

法线计算和表面光滑的优化主要集中在提高精度和效率方面：

*法线计算的优化：利用邻域大小、拟合方式等参数对法线计算算法进行优化，提高法线准确性。

*表面光滑的优化：选择合适的平滑方法和参数，平衡平滑程度和数据保真性。

*并行处理：采用多核并行处理技术，加快法线计算和表面光滑的处理速度。

*自适应处理：根据点云数据或网格模型的特征，动态调整法线计算和表面光滑的参数。

*集成优化：将法线计算和表面光滑作为一个整体优化问题，通过迭代的方式优化算法参数。

通过优化法线计算和表面光滑技术，可以显著提高三维扫描数据的质量和处理效率，为后续的几何重建、纹理映射和可视化等应用奠定基础。第六部分多维扫描数据融合三维扫描数据的多维融合

1.多维扫描技术概述

多维扫描技术是指采用多种扫描设备或传感器，获取同一对象的不同维度的三维数据。常见的多维扫描技术包括：

*光学三维扫描：利用可见光、红外光或激光束进行扫描，获取物体的表面形状数据。

*触觉三维扫描：使用探针或机械臂进行物理接触扫描，获取物体的三维点云数据。

*X射线三维扫描（CT扫描）：利用X射线穿透物体，获取物体的内部结构信息。

*激光雷达扫描（LiDAR）：利用激光脉冲探测物体表面，获取物体的三维点云数据和反射率信息。

*摄影测量：通过处理多张照片，获取物体的三维模型或点云数据。

2.多维扫描数据融合方法

多维扫描数据融合旨在将来自不同扫描技术的异构数据集成到一个统一的坐标系中，形成更加完整和准确的三维模型。常用的融合方法包括：

*特征匹配：识别不同维度扫描数据中相对应的特征点或曲面，并建立一一对应的关系。

*点云配准：将来自不同扫描仪的点云数据对齐到同一坐标系中，消除扫描仪之间的位置和姿态差异。

*模型融合：将来自不同扫描技术的模型数据进行融合，生成具有更高几何精度和表面细节的三维模型。

3.多维扫描数据融合应用

多维扫描数据融合具有广泛的应用，包括：

*文物保护：获取历史文物的精确三维模型，用于文物修复、复制和虚拟展示。

*工业设计：获取产品的三维模型，用于逆向工程、设计优化和质量控制。

*医疗成像：获取患者的三维解剖结构，用于手术规划、放射治疗和医学研究。

*建筑工程：获取建筑物的三维模型，用于建筑设计、施工规划和安全检查。

*逆向工程：从现有产品或部件获取三维模型，用于重新设计或制造。

4.多维扫描数据融合面临的挑战

多维扫描数据融合也面临着一些挑战：

*数据异构性：来自不同扫描技术的异构数据具有不同的分辨率、精度和噪声水平。

*数据配准：对齐不同维度的扫描数据需要考虑几何、拓扑和语义的一致性。

*计算复杂度：多维扫描数据融合需要处理海量数据，计算复杂度高。

5.多维扫描数据融合的发展趋势

随着计算机图形学、图像处理和机器学习的发展，多维扫描数据融合技术也在不断进步，主要趋势包括：

*自动融合：开发基于人工智能技术的自动融合算法，减少人工干预。

*多源融合：探索融合来自不同来源（如传感器、图像和文本）的多源数据。

*点云语义分割：利用深度学习技术对点云数据进行语义分割，提升模型融合的准确性和效率。第七部分逐层扫描数据配准关键词关键要点数据预处理和筛选

1.原始三维扫描数据通常包含噪声、离群点和空洞，需要进行预处理和筛选以去除这些缺陷。

2.数据预处理包括去除异常值、平滑表面、填充空洞和重采样等步骤。

3.筛选过程通过设置阈值和过滤算法来识别和去除不需要的数据点，从而提高配准的精度。

配准算法

1.配准算法用于将不同来源的三维扫描数据对齐和整合到一个共同的参考系中。

2.常用的配准算法包括迭代最近点（ICP）、快速点特征直方图（FPFH）和三维描述符（3DDescriptor）等。

3.算法的选择取决于数据集的特性、配准的目标和计算资源的限制。

配准参数优化

1.配准参数优化涉及调整算法中的参数以获得最佳的配准结果。

2.优化参数包括迭代次数、距离阈值、正则化项和权重等。

3.参数优化通常采用启发式方法，例如网格搜索或遗传算法，以找到一组最优参数。

配准精度评估

1.配准精度评估是验证配准结果是否满足特定要求的过程。

2.评估度量包括点到点误差、表面到表面误差和体积重叠等。

3.精度评估结果指导配准算法的选择和参数优化，以确保配准结果的可靠性。

自动化配准

1.自动化配准技术旨在通过算法和脚本减少人工干预，简化配准过程。

2.自动化配准涉及数据的预处理、算法选择、参数优化和精度评估等步骤。

3.自动化技术提高了配准效率，使其更适用于大规模数据集的处理。

趋势和前沿

1.机器学习和人工智能技术在三维扫描数据配准中应用广泛，用于算法改进和自动化流程。

2.云计算和分布式计算为大规模数据集的配准提供了可扩展性和并行性。

3.新兴的三维成像技术，如激光雷达和结构光，促进了三维扫描数据的快速采集和高精度配准。逐层扫描数据配准

逐层扫描数据配准是一种关键技术，用于将三维扫描仪在不同时间和位置获取的多个扫描数据对齐到一个通用的参考坐标系中。这种配准对于创建精确的三维模型、进行质量控制和逆向工程至关重要。

配准方法

逐层扫描数据配准通常通过以下步骤进行：

*预处理：对扫描数据进行预处理以去除噪声和离群点。

*特征提取：从扫描数据中提取特征点或曲面特征。

*匹配：使用配准算法（如迭代最近点算法或表面匹配算法）将一个扫描层中的特征与另一个扫描层中的特征匹配。

*变换计算：根据匹配点之间的对应关系计算配准变换（平移、旋转或仿射变换）。

*应用变换：将一个扫描层应用配准变换，以对齐到另一个扫描层。

配准算法

用于逐层扫描数据配准的常见算法包括：

*迭代最近点（ICP）算法：反复估计点云之间的最近对应点，并更新配准变换。

*点对点配准算法：直接计算点对之间的配准变换。

*表面匹配算法：基于曲面特征（如法线或曲率）寻找对应关系。

*多层配准算法：将多个扫描层作为整体进行配准，以提高准确性和鲁棒性。

精度评估

配准精度的评估对于确保数据质量至关重要。常见的精度度量包括：

*均方根误差（RMSE）：配准点和对应点之间的平均距离。

*最大误差：最大配准点与对应点之间的距离。

*点云覆盖率：配准点相对于目标点云的重叠程度。

优化策略

为了优化逐层扫描数据配准，可以考虑以下策略：

*优化特征提取：使用鲁棒的特征提取算法，以获得稳定的匹配点。

*选择合适的配准算法：根据数据特征和所需精度选择最佳的配准算法。

*利用多层配准：使用多个扫描层进行配准，以增强数据的约束和鲁棒性。

*进行误差分析：评估配准精度，并确定影响因素以进行优化。

应用

逐层扫描数据配准在各种应用中至关重要，包括：

*三维模型重建：将多个扫描数据组合成一个精确的三维模型。

*质量控制：比较实际扫描数据与CAD模型，以识别缺陷和偏差。

*逆向工程：创建物理对象的数字模型，用于设计和制造。

*数字遗产：保存和记录历史建筑和文物。第八部分3D模型优化与格式转换关键词关键要点3D模型优化

1.减少多余几何体：移除不必要的细节、隐藏表面和重复几何体，以减小模型大小和复杂性。

2.优化拓扑结构：使模型拓扑结构更规则、一致，以提升模型质量和可操作性。

3.调整法线方向：纠正法线方向，确保表面照明和纹理效果更准确。

4.简化几何体：通过减面技术减少模型中的面数，在保证视觉效果的情况下优化性能。

格式转换

3D模型优化与格式转换

一、3D模型优化

3D模型优化是指对采集到的原始扫描数据进行处理，去除噪声、多余几何体，并简化模型结构，以提高模型质量和可用性。优化步骤主要包括：

1.数据清理

*去除噪声：使用滤波算法去除扫描过程中产生的噪声点。

*去除孤岛：删除与模型主体不连接的孤立点和多边形。

*填充孔洞：填补模型中的孔洞，保持模型的完整性。

2.几何体简化

*面数优化：减少模型的面数，同时保持其形状精度。

*曲面细分：在需要高细节的地方对曲面进行细分，优化曲面的光滑度。

*拓扑优化：调整模型的拓扑结构，使其更符合实际情况。

3.纹理优化

*修复纹理：修复损坏或缺失的纹理，保持纹理的一致性。

*纹理烘焙：将高分辨率纹理烘焙到低分辨率模型上，节省渲染时间和资源。

*纹理压缩：使用图像压缩技术减少纹理文件大小，同时保持视觉质量。

二、格式转换

3D模型的格式转换是指将原始扫描数据或优化后的模型转换为其他文件格式，以满足不同的应用需求。常见的格式转换包括：

1.原始扫描数据格式

*点云格式（PLY、STL、OBJ）：包含模型的原始点云数据，通常用于扫描数据的保存和交换。

2.多边形网格格式

*三角面网格（STL）：一种简单的三角形网格格式，广泛用于3D打印和快速成型。

*OBJ文件格式：包含顶点、纹理坐标和面信息，支持多种几何体类型。

3.NURBS格式

*NURBS曲面（Rhino）：使用非均匀有理B样条曲线和曲面来表示模型，具有很高的精度和可编辑性。

4.CAD格式

*SolidWorks：用于机械设计和建模的专业CAD软件，支持多种几何体类型和装配功能。

*AutoCAD：一种广泛用于2D和3D绘图的CAD软件，支持广泛的格式转换。

5.其他格式

*FBX（FilmBox）：一