Ø 计算机图形学、虚拟现实和电子游戏等领域的快速发展，导致对具有高度真实感的三维模型的需求与日俱增。本项目充分利用镜面对称约束，同时利用特征点作为位置约束以及添加透视投影等约束，通过最小化线性约束下的曲面二次目标函数实现曲面重建，最后进行纹理提取，从而获得逼真的三维模型。该技术具有输入信息简单，建模速度快，真实感强等优点，目前已经获得“基于单幅图像的光滑对称曲面重建方法”国家发明专利授权。 

本发明属于零件加工误差检测技术领域，并公开了一种基于电 场性质的复杂曲面零件尺寸三维匹配检测方法，包括：对待测零件执 行扫描测量获得测量点云，并将设计模型与测量模型统一到同一坐标 系内；将两个点云定义于带电体电场，并赋予一定量的电荷；以坐标原点作为试探电荷，分别计算设计模型和扫描模型在试探电荷处的电 势大小；通过计算两片电子云重心邻域内各点的电场强度，并根据奇 异值分解求得刚体转换矩阵；以此更新测量电子云，并循环计算两片 电子云在原点处的电势差，直至满足终止条件。通过本发明，能够有 效解决现有匹配技

本发明公开了一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统，包括正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、反面光源、反面相机、光电编码器、第一传送带机构、第二传送带机构、机架、操控平台、报警指示模块、显示模块、控制按钮、以及主控系统，正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、反面光源、反面相机、光电编码器均固定在机架上，正面位置传感器高于第一传送带机构、第二传送带机构的上平面，本发明能够解决现有三维网状物缺陷在线检测系统存在的只能够扫描工件的一个面、工作效率低、多次扫描易出现工件磕

本发明公开了一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系 统，包括正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、 反面光源、反面相机、光电编码器、第一传送带机构、第二传送带机 构、机架、操控平台、报警指示模块、显示模块、控制按钮、以及主 控系统，正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、 反面光源、反面相机、光电编码器均固定在机架上，正面位置传感器 高于第一传送带机构、第二传送带机构的上平面，本发明能够解决现 有三维网状物缺陷在线检测系统存在的只能够扫描工件的一个面、工 作效率低、多次

一种无人机遥感影像建筑物三维损毁检测方法，包括生成灾前的 DSM 和灾后的 DSM 并配准，识 别损毁建筑物疑似区域;根据灾前的 DSM 获取建筑物的矢量信息，进一步分割灾前建筑物区域和灾后 建筑物区域;根据灾前建筑物区域分割结果、灾后建筑物区域分割结果进行特征提取，得到特征证据; 根据证据理论原理，采用特征证据计算建筑物发生倒损的置信度，得到检测结果。本发明充分利用了多 重叠影像生成的点云三维信息，同时结合灾前后的遥感影像房屋损毁特征，显著提高了建筑物损毁检测 的精度。

本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

根据复杂设备维护训练的需求，西安科技大学自 2011 年开始研发桌面式三维虚拟拆装训练技术，目前此技术已经成熟并在部队大型武器装备维护拆装训练中推广应用。该成果申请软件著作权 1 项。 3DVSATS 软件系统基于 OSG 三维渲染引擎开发，可根据客户需求定制拆装训练设备，支持 3DMax 、 Maya 等主流建模软件建立的三维模型，可对设备各部分零件进行直观的三维展示；设备维护人员通过鼠标、键盘等进行交互操作，可以完成定制设备的拆解和装配训练，并可记录操作过程，最终统计出每次操作的错误步骤并打分。

随着支配半导体技术数十年的摩尔定律日益接近其发展极限，多种功能器件集成被认为是超越摩尔定律延续集成电路发展进程的重要途径之一，这就需要能够满足多种功能器件高密度集成的制造技术。多元兼容集成制造技术就是为此而开发的，该技术通过在更大范围内优选结构/功能材料组合，开发异质集成制造工艺，大大拓展了功能微器件创新设计和制造的腾挪空间。经过多年探索，目前已形成了涵盖金属、聚合物、陶瓷、复合材料的MEMS异质异构制造技术体系，并在多种类型功能器件研发中发挥了关键作用，初步展现了其基础性支撑作用，相关技术获得2016年度上海市技术发明一等奖。 微系统集成发展趋势 多元兼容集成制造技术  获奖情况 上海市技术发明一等奖2016年团队获奖 国家技术发明二等奖2008年 上海市技术发明一等奖2007年 超薄超快高热流密度微通道散热器 上海交通大学团队在长期研究经验和技术积累基础上，创造性地提出了不同高热导率材料组合构造的复合结构微通道散热器设计方案，并基于多元兼容集成制造技术完成了多种尺寸样品研制，其中，热源面积与常用功率芯片尺度相当的超薄散热器冷却能力达到800W/cm2以上，在保留传统微通道散热器良好系统兼容性和适用性的基础上达到了相当高的散热能力水平，为解决高功率芯片系统超高热流密度散热问题提供了一个深具可行性的解决方案。 高温薄膜温度传感器研究  发动机燃烧室等极端恶劣环境下（高温、强振动、强腐蚀等）的工作参数现场监测对传感器技术是严峻挑战，国内外研究广泛。交大团队基于特种材料微纳集成制造技术的长期积累，在高温绝缘薄膜材料、多层薄膜应力调控、曲面图形化和高温敏感介质等技术上取得了一定突破，成功开发了多种可与现场结构共型的高温薄膜传感器，具有体积小、环境扰动小、响应快、灵敏度高、可分布式安置等优点，该团队已经掌握了温度、应力/应变、热流等多种高温状态参数测量技术，适用温度在800-1300℃之间。 薄膜绝缘电阻随温度的变化及测试结构 高温薄膜温度传感器制造及曲面图形化技术 薄膜温度传感器在发动机不同部位测温需求 无线温度传感器测温系统 高性能转接板 基于转接板的多芯片封装是2.5D高密度集成最具可行性的方案之一。但是传统的硅转接板性价比不高，阻碍了广泛应用。上海交大团队基于非硅微加工技术的长期积累，突破了硅转接板绝缘层完整性和再分布层热隔离的难题，成功研制了漏电流极低的低成本高性能硅转接板。此外，还开发了复合材料非硅转接板，TCV陶瓷转接板，TGV玻璃转接板等各种三维封装基板，实验室能够针对不同类型器件三维高密度封装的具体要求，定制开发不同功能的专用转接板，为多功能、高密度、高功率、低成本封装提供个性化解决方案。 TSV-3D 高密度封装概念图  金属-聚合物-纳米复合材料非硅基转接板实物图片

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。