01
3D采集方案设计
根据精度、视野、速度、材质和环境选择结构光、线激光、双目或ToF方案。
- 结构光
- 线激光
- 双目视觉
- ToF深度
技术能力模块
咨询技术路线 →3D视觉与点云算法覆盖哪些具体能力？
围绕技术能力、应用场景、实施路径与交付边界系统呈现。
02
点云预处理
完成滤波、降噪、下采样、坐标转换和异常点剔除。
- 滤波去噪
- 下采样
- 坐标转换
- 异常点剔除
03
点云配准与融合
将多角度、多相机或多帧点云统一到同一坐标系。
- ICP配准
- 特征配准
- 多视角融合
- 坐标统一
04
几何测量算法
测量高度、厚度、宽度、间隙、平面度、轮廓和体积。
- 尺寸测量
- 轮廓分析
- 平面拟合
- 体积计算
05
三维重建与模型比对
生成三维模型并与CAD或基准模型进行偏差分析。
- 三维重建
- CAD比对
- 偏差分析
- 表面形貌
06
机器人空间感知
为抓取定位、避障、导航和位姿估计提供深度感知能力。
- RGB-D感知
- 位姿估计
- 抓取点计算
- 空间避障
适用场景
适合哪些项目和行业？
从真实应用场景出发，明确技术能力、实施路径与交付边界。
三维尺寸检测
复杂零件、曲面、孔位、台阶和轮廓尺寸测量。
料堆/体积测量
仓储、矿石、煤堆、粮仓、包裹体积与堆料高度。
机器人抓取
通过RGB-D或点云生成抓取点和空间位姿。
表面形貌检测
焊缝、裂纹、凹凸、变形和表面轮廓分析。
3D采集方案
点云处理算法
测量计算模块
三维重建模块
误差评估报告
可视化测量界面
技术架构
从采集、算法到部署和迭代的完整链路
技术能力不是单点开发，而是围绕现场落地形成“采集—数据—算法—部署—接口—迭代”的闭环。
01图像采集
02数据处理
03模型算法
04边缘部署
05系统接口
06现场迭代
01
需求分析明确目标、精度、速度和现场限制02
样本评估分析图片视频、数据质量和难例03
技术路线确定算法、硬件、平台和接口方案04
PoC验证先验证效果，再进入项目开发05
工程实现算法、软件、硬件和平台集成06
现场迭代部署验收、误检回流和持续优化常见问题
客户常见问题
以下问题聚焦技术选型、部署方式与交付边界。
3D视觉测量一定比2D视觉更好吗？
不是。2D适合平面外观、字符和边缘检测；涉及高度、深度、轮廓、体积和空间位姿时，3D视觉更合适。
点云测量精度由什么决定？
主要由传感器类型、工作距离、光学结构、标定精度、表面材质、算法处理和现场安装稳定性共同决定。
能否和机器人系统对接？
可以。点云结果可以输出目标位置、姿态、抓取点或空间障碍信息，并通过SDK/API/ROS2等方式对接。
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