产品详细介绍 1.      主要参数： ★扫描方式：激光手持照相式 ★扫描技术：激光线网格扫描技术 帧扫描区域：250mm×250mm 景深：250mm（自动） 工作距离：300mm ★扫描速率： 300000次/秒 扫描分辨率：0.100（毫米） ★测量精度：0.03 mm ★体积精度：0.020 + 0.100（毫米/米） 体积精度（结合DigiMetric）：0.020 + 0.025（毫米/米） 测量范围（物件尺寸）：0.1 ～6米，可扩展 传输方式： USB3.0 工作温度：-10 - 40℃ 工作湿度：10 - 90 % 三维光学扫描系统配置与功能 数据采集传感器：高速、高精密工业级相机2台 ★内置微惯性传感器，实时输出设备位姿； ★测量光源：10束交叉激光线，激光级别ClassII(人眼安全)，波长大于600纳米 计算机系统：支持windows 7，32位和64位操作系统，支持内存16G以上 拼接方式：系统整合“专业模式”全自动标志点拼接模块 全局误差控制方式：GREC Pro全局误差控制 ★扫描方式：FLESA可变点距扫描 ★使用方便：整个过程全部手持完成，无需三脚架等支撑装置 所测量的物体表面可不做任何形式（如喷白）的预先处理 防抖设计：采用先进的防抖动算法，防止扫描过程中人为的抖动对误差的影响 自动探测被扫描物体颜色材质，从而自动调节激光亮度及CCD曝光 可一键自动过滤扫描背景数据，自动删除杂点及过滤不良点云数据 软件界面实时捕捉静态图像，一键截图功能 ★碳纤维材质标定板，轻量化，抗压耐高温，不易变形，非石英玻璃材质。双面标定，白平衡标定功能，有效减少扫描噪声 三维光学扫描系统软件功能 ★全中文软件界面 ★自适应形面扫描模块 自动调节系统参数，自适应各种材质/颜色表面的不同扫描对象，无需手动调节； FLESA可变点距扫描，在同一次扫描中，可对点距进行灵活设置和改变，同时满足高速扫描以及精细扫描的需求 ★自动拼接模块 智能标志点识别技术：系统自动跟踪识别标志点； 惯性—光学混合式传感器定位技术，实时将数据自动配准到同一坐标系； GREC Pro全局误差控制模块，可对拼接后的误差进行全局控制； ★全局框架扫描模块 全局框架扫描技术，对框架点累积误差进行全局控制； 兼容DigiMetric系统，搭载全局摄影测量技术可将扫描范围扩展至几十米； ★后处理模块 扫描数据后，可进行点云噪声处理及修剪 内置友好的网格处理控制参数人机交互界面，可对去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等网格处理参数进行设置 自动生成STL三角面 自动对三角网格数据进行补洞、去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等处理 数据输入输出 导出结果为ASC，STL，OBJ，OKO等格式数据输出接口广泛,测量结果可与CATIA、Geomagic Studio、Imageware等逆向工程软件自由交换数据 配备三维数据管理系统  1套 采用三维引擎实现对三维模型、图片和文字的显示； ★采用Access数据库，可实现对对象的树状管理和从图片上选择区域进行切换等功能，从而实现对三维数据、图片和文字的有效管理； ★能对三维数据进行多层次树状结构管理，实现从大场景到局部细节的有效管理； ★支持对三维模型、图片和文字的综合管理，并能相互切换； 支持从图片上选择区域切换，用户可以随心所欲的浏览对象的每一个细节； ★截取高清晰的光照图信息； ★实现对三维模型的分析如距离等进行量测，得到最准确的测绘资料； 数据库基于Windows XP操作系统； 三维模型的支持格式为： STL，OBJ，VRML，IGES，OKO； 图片支持的格式为：JPG，BMP； 文字支持的格式为：html； ★素材支持：配备一个3d素材库，素材库数量须大于2万个，素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别，素材拥有25个以上特色专题，每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP，APP同步支持安卓及IOS下载，素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。（须加盖生产厂商单位公章） 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。（复印件并加盖软件供应商单位公章） 4. 投标人所投3D扫描仪具有中美青年创客大赛指定3D扫描品牌证书 第1条所列产品参数为招标基础要求，加★部分为必须满足项，投标产品的参数值应符合或高于本条要求。投标单位须提供投标产品的印刷彩页，并加盖生产厂商单位公章，否则视为不能响应招标参数。 第2条项目授权委托书及售后服务承诺书须提供原件并加盖生产厂商单位公章，否则视为不能响应招标文件参数。 第3条《软件著作权登记证书》须提供复印件并加盖软件供应商单位公章，否则视为不能响应招标文件参数。 第4条要求为招标附加要求，投标产品如符合要求，可加5分，如不符合，须减5分。

北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。

现有CT显示方法的根本缺点是不能实现真正的立体显示。针对这一点，我们设计了较为独特的显示方案。在此方案中，显示屏上将不会出现被显示图像的本身，液晶显示屏显示的是经过数字编码处理的图像的近场衍射图案，基本性质类似于全息图，当液晶显示屏被相干光源照射时，在屏后一定的位置将会出现器官的三维立体图像，由于是真正的三维图像，此器官的再现像可以同时从不同的角度进行观测。同时由于编码图案是由断层图像经计算机的数字计算而获得，所以不仅显示速度非常迅速，而且显示出的再现图像是被检测器官的真正三维透视立体像，观测它如同观测一个实际的透明器官，器官内的组织部结构一目了然。因此，这种显示屏可以彻底改变目前CT检测结果的显示方式，大幅度提高疾病诊疗的准确性和成功率。这是本方案的突出优点所在，也是此项目的创新之处。经过调查，到目前为止，国内外还不存在任何类似的显示器，此项目开发成功以后将具有完全的自主知识产权。此项目的直接目的是研制出可实用化的CT立体显示仪，以彻底改变目前CT检测结果的显示方式。项目成功以后可以立即获得实际应用，大幅度提高疾病诊疗的准确性和成功率，获得明显的社会效益和经济效益。在此基础上，可以进一步研制其它具有普遍适用性的立体显示装置如立体电视机和新一代的立体电影等。所以此项目可以作为系列研究滚动开发的一个开端，具有突出的学术价值和实用价值。

高校科技成果尽在科转云

近日，东南大学自动化学院模式识别与智能系统学科组暨教育部重点实验室“复杂工程系统测量与控制”王雁刚副教授团队在虚拟现实领域中三维虚拟人重建取得重要进展。团队首次考虑了带物体遮挡的三维人体重建难题，重建结果与精度达到了世界一流水平。相关成果以题为“Object-Occluded Human Shape a

我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计，可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。研究人员介绍，基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。”机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。”此外，这项发明为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示，“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”

由西安交通大学精密工程研究所自行研制开发的逆向测机系统是逆向工程（RE）领域的关键设备之一，是先进制造技术的重要组成部分。它主要用于工业产品的快速开发和快速制造过程，它的推广与应用将给企业界带来一种全新的生产制造模式。本研究所研发的逆向测机系统是利用先进的非接触光电测试手段，并运用现代图像采集和处理技术对三维物体进行扫描测量，高效率地获取物体的三维轮廓信息