影像测量仪是一种基于计算机视觉技术的测量工具，可以快速、准确地进行各种尺寸的测量。但是，它所测得的数据并不能直接用于生产制造，需要进行一定的处理和分析，才能得到精确的结果。

一、影像测量仪的测量数据存在的问题

首先，影像测量仪测得的数据存在一定的误差，这是由于测量设备的精度、环境因素以及操作方法等因素所导致的。此外，测量数据还可能存在异常值、缺失值等问题，需要进行处理。

二、影像测量仪的测量数据处理方法

1.数据清洗

数据清洗是影像测量仪测量数据处理的第一个环节。主要是去除重复数据、异常值和缺失值等。可以通过数据筛选、插值算法等方法进行数据清洗。

2.数据校准

由于影像测量仪的测量精度存在误差，需要对测量数据进行校准。可以通过建立校准标样、使用标准件等方法进行数据校准。

3.数据融合

对于多个影像测量仪测得的数据，需要进行数据融合，以获得更精确的结果。可以通过数据配准、点云融合等方法进行数据融合。

三、影像测量仪的测量数据分析方法

1.统计分析

统计分析是影像测量仪测量数据分析的基础方法。可以通过计算平均值、标准差、偏度、峰度等统计指标，对测量数据进行总体描述和趋势分析。

2.假设检验

假设检验是影像测量仪测量数据分析的重要方法。可以通过假设检验确定测量数据是否符合预期的分布，进而判断生产制造的过程是否稳定。

3.回归分析

回归分析是影像测量仪测量数据分析的另一种重要方法。可以通过回归分析探究变量之间的关系，找出影响测量结果的主要因素，进而优化生产制造的工艺参数。

4.聚类分析

聚类分析是影像测量仪测量数据分析的一种无监督方法。可以通过聚类分析将相似的样本聚在一起，发现数据之间的相似性和差异性，进而优化生产制造的工艺分类。

四、影像测量仪的测量数据应用场景

影像测量仪的测量数据可以应用于制造业、科研领域、质量控制等多种领域。例如，在制造业中，可以利用影像测量仪的测量数据来检测产品的尺寸、形状精度等；在科研领域，可以利用影像测量仪的测量数据来研究物体的形变、运动轨迹等；在质量控制领域，可以利用影像测量仪的测量数据来评估产品的质量，确保产品符合制造要求。