通过三维扫描仪扫描得到的产品外型数据(点云)会出现一些不可避免的引入误差数据，尤其是一些难度比较大死角多而精细的边界和尖锐边附近的测量数据，测量数据中的坏点，可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面使得数据不够准确，所以要对原始点云数据应进行预处理，通常要经过以下步骤：
1、数据插补，对于一些三维扫描仪扫描不到的区域，其数据只能通过数据插补的方法来补齐，这里要考虑两种曲面造型技术，基于点—样条的曲面反求造型和基于点的曲面拟合技术。
2、数据平滑，数据平滑的目的是为了消除噪音点，得到精确的模型和良好的特征提取效果，采用平滑法处理方法，应力求保持待求参数所能提供的信息不变。
3、去掉噪音点，常用的检查方法是将点云显示在图形终端上，或者生成曲线曲面，采用半交互半自动的光顺方法对点云数据进行检查调整。
4、数据光顺，光顺泛指光滑、顺眼，但由于精度的要求，不允许对测量的数据点施加过大的修改量来满足光顺的要求，另一方面由于实物边界曲面的多样性，边界上的某些特征点必须予以保留，而不能被视为“坏点”。
5、点云的重定位整合，在重新装夹后多次扫描形成的数据要进行重定位整合，目前一般的CAD软件还都没有此项功能，需要造型人员手工处理，在测量件上选取两次定位状态下的基准点，在两次定位测量的过程中，分别测量两次定位状态下的基准点的坐标值，然后以一定的判断规则判别出各基准点的测量精度，最后在
CAD系统中显示定位下的测量数据，并移动某一定位下的数据，使该定位下的所有测量数据整合到另一定位下。