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需求背景

基于视觉的3D测量技术已经被广泛的应用于工业检测、机器人、环境感知、医疗辅助、人机交互、3D打印等众多领域。然而现有的系统大多只能测量静态物体的3D信息。受限于传统视屏信号的帧率（PAL: 25帧/秒;NTSC: 30帧/秒），大多数3D视觉测量设备只能工作在30帧/秒以内，效率低下。近年来，为克服高速运动物体的3D测量难题，国外科学家研发出了可以工作在500帧/秒的3D测量模块。虽然较之传统设备在帧率上获得了显著提升，然而这些模块还存在两方面的问题：1.运动同步问题；2.RGB感知信息缺失问题。本项目拟设计与实现工作在1000帧/秒的高速RGB-D感知与测量模块，并以此为基础展开小型轻量化机器人可搭载的高速RGB-D感知与测量模块的理论研究和技术开发。

需解决的主要技术难题

3D点云后处理软件开发需求，可对点云数据进行分析、测量等；

超高速sensor的需求。

期望实现的主要技术目标

3D点云后处理软件开发需求，可对点云数据进行分析，尺寸测量（任意两点，线，面的垂直距离，线性距离，相对轴的距离等），角度测量，圆角测量等，可针对不同深度设置生成彩色深度图，可与CAD模型进行匹配对比，给出偏差值，可根据设置公差自动判断是否合格，可设置检测序列进行批量测试，具有扩展功能，可连接3D扫描仪的技术；

超高速sensor的需求，CCD/CMOS，像素大小1.1μm，帧率10000帧以上，最短快门时间＜2ns，门控时间最小1.2ns，分辨率1280*864以上，动态范围60db。

需求解析

解析单位：“科创中国”新一代信息技术专业科技服务团（中国计算机学会） 解析时间：2022-11-03

窦璐婷

中国计算机学会

副总经理

综合评价

需求清晰，较之传统设备在帧率上获得了显著提升，且在运动同步问题上得到了很好的解决，RGB感知信息准确度和效率也有所提高。

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解析单位：“科创中国”新一代信息技术创新专业科技服务团（北京长风信息技术产业联盟） 解析时间：2022-10-19

张健

北京长风信息技术产业联盟

技术经理人

综合评价

在点云上直接进行三维卷积需要很大的计算量，而其中很大一部分资源都是在处理空数据。3D数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像、点云、网格和体积网格。作为一种常用的格式，点云表示将原始几何信息保留在3D空间中，无需任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人技术）的首选表示。最近，深度学习技术主导了许多研究领域，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理。点云上的深度学习越来越受到关注，尤其是在过去五年中，还发布了几个公开可用的数据集，这些数据集进一步推动了3D点云深度学习的研究，越来越多的方法被提出来解决与点云处理相关的各种问题。

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