将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合，集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体，构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统（闸机为应用场景之一）

本项目针对武汉卷烟厂卷包车间国外进口设备生产线配套的纸烟盒计数和卷纸长度计长问题。该技术可以推广应用到轻工、机械、制药、化工等同类生产线进行在线无接触测量、实时数据采集、显示，对有标记物体个数计数和长度计量。由于采用较先进的数字话技术、其产品精度搞、速度快、携带方便、测点灵活、操作简单。主要作用时提高企业自动化程度和质量。无触点高精度快速测量与实时显示，有利于企业管理，避免材料短缺与浪费，提高企业经济效益。

皮肤组织是人体最大的器官。它主要负责人体内部与外部的隔离与沟通，起到保护体内环境、排汗和感受外部刺激的功能。由于直接接触紫外光、化学物质等，皮肤的病变机率非常大。皮肤病能给患者带来瘙痒、疼痛、及各种美容问题，严重影响患者的身心健康，甚至影响患者的生命。因此，皮肤病的早期、准确的诊断和治疗至关重要。

面向科学级产品，专注动作捕捉核心性能 MARS系列动作捕捉镜头 • 满足客户全方位需求。分辨率从220万至1200万像素，频率从180Hz至340Hz全面覆盖。 • 高精度，低延时，专为科学研究领域设计，是目前性价比最高的光学动作捕捉解决方案之 一。

康复医疗 • 步态分析 NOKOV可实时进行动作数据采集，与三维测力平台、表面肌电仪、足底压力测量仪等设备同步，采集行走、跑步等运动学数据。 • 动作损伤防护 捕捉人体易发损伤动作的运动学数据，结合力学、解剖学分析，明确损伤发生的机制，了解可能造成损伤的因素，提出有效的防护方法。 • 假肢矫形 通过对比、模拟正常人数据，探讨不同矫形器具在患者康复中的作用。 • 康复评估 提供患者在运动中实时客观的康复疗效评定与偏瘫患者、脑瘫痪儿童的定量分析运动学特征。 体育 • 运动装备设计与研发 通过NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，可获取针对受试者穿戴测试装备时特定动作的数据分析，进而了解到运动装备的对特定动作生物力学特征的影响及其影响机制。 • 科研和诊断 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统实现细微动作的精确捕捉和数据分析，比较技术动作的运动学、生物力学特征、动作合理性等，帮助教练员科学量化地分析和纠正运动员的动作，找出正确的训练方法，提高运动成绩。 可用性实验室/人因工程/人机工效 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统可以采集研究对象亚毫米级精准的位置信息、路径形状和运动行为数据，供进一步进行可用性分析、用户体验分析、舒适度分析、用户行为观察等人机工效学研究，适应不同大小的实验空间。

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。

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

本发明公开了一种复杂曲面零件非接触式三维匹配检测优化方 法，包括：对待检测的复杂曲面零件 CAD 模型与扫描模型执行采样； 将复杂曲面零件 CAD 模型与扫描模型执行重心对齐；计算复杂曲面 CAD模型与扫描模型之间的对应点对；基于布谷鸟算法得到转换矩阵； 根据转换矩阵更新复杂曲面零件的扫描模型；复杂曲面零件扫描模型 与 CAD 模型之间执行匹配误差计算，并执行迭代更新。通过本发明， 能够有效解决现有技术中计算收敛速度慢、且易陷入局部最优的问题， 并尤其适用于大型复杂曲面零件如航空发动机叶片的高精度质