Bearbeitung der Datensätze

Die mit unterschiedlichen Digitalisierverfahren gewonnenen Rohdaten erfordern eine entsprechende Bearbeitung, um eine für das computergestützte Design (CAD) erforderliche Qualität zu erlangen.

Bei berührungslos-optischen Verfahren sind messbedingt entstandene Streupunkte (Rauschen) zu entfernen. Diesen Vorgang nennt man Filtern. Solche Filter sind in der Regel in der Software zum Betrieb des jeweiligen Messsystems integriert. Auch das Zusammensetzen verschiedener Teilaufnahmen aus unterschiedlichen Richtungen erfolgt meistens automatisiert.

Rohdatensätze, die auf mechanischer Digitalisierung beruhen, enthalten diese Art von Rauschen nicht.


Rohdatensatz, unbeschnitten

Rohdatensatz, beschnitten

Punktewolke, gefiltert

Allen Rohdatensätzen gemeinsam sind - unabhängig vom verwendeten Messsystem - überflüssige Daten (z.B. digital erfasste Bereiche unterhalb der Präparationsgrenze) die entweder automatisch oder interaktiv entfernt werden müssen (Beschneiden der Datensätze). An diesen Schritt gekoppelt ist in der Regel die Präparationsgrenzenbestimmung, für die meist ein korrigierbarer Vorschlag von der jeweiligen Software gemacht wird (siehe auch: CAD).

Reicht die Größe eines Messfeldes oder -volumens nicht für die Digitalisierung des gesamten relevanten Bereiches aus, können auch mehrere überlappende Aufnahmen aneinandergereiht werden; man spricht dann von „Matching“. Eine Variante hiervon ist das Einordnen von hochauflösenden Teilaufnahmen (z.B. ein Einzelzahn) in eine gröbere Gesamtaufnahme (z.B. ganzer Kiefer). Zu beachten ist, dass jedes Matchen einem mehr oder weniger großem Fehler (im Bereich von wenigen Mikrometern bis hin zu mehreren zehntel Millimetern) unterliegt. Dabei gilt, dass der Fehler umso größer wird, je weiter der zugeordnete Bereich vom Zentrum der Zuordnung entfernt ist und je mehr Teilaufnahmen zusammengesetzt werden.

Einzelne „Datenlöcher“, also fehlende Digitalisierdaten, können durch geeignete Algorithmen geschlossen werden. Dabei wird, sofern das „Loch“ nicht zu groß ist, ausgehend von den Daten der direkten Umgebung der wahrscheinliche Verlauf extrapoliert. Ähnlich können untersichgehende Bereiche virtuell ausgeblockt werden.

Triangulation mit Löchern Triangulation, Löcher geschlossen

Umgekehrt können überrepräsentierte Bereiche eines Datensatzes ausgedünnt werden: eine solche Maßnahme dient der Beschleunigung nachfolgender Rechenschritte.

gepunktete blaue Linie 1000px breit