针孔或光纤直径的大小是影响点衍射干涉仪检测精度的重要因素, 在实际检测中须根据检测任务的精度要求来选择小孔的尺寸。基于标量衍射理论, 仿真计算了小孔尺寸引起的衍射波面相对标准球面偏离的误差。结果表明, 当小孔直径为2.5 μm, 数值孔径(NA)为0.3时, 与小孔有关的光学系统误差峰值(PV)约为0.07 nm。仿真方法和计算结果为针对各种高精度面形检测任务而设计点衍射干涉仪和分析其精度提供了理论和数据参考。

pvrcnn是一个两阶段检测算法。stage1采用常规的voxel-based的方法得到proposal。stage 2：refine。经过stage1得到了RoI, 刚刚的关键点特征提取得到了每个关键点的特征。然后可以进行refine了。还有一个Predicted Keypoint Weighting模块。它的作用主要是想降低不是前景点的关键点特征对refine阶段的影响。通过训练两层MPL来使得模型能够区分哪些是前景点，哪些是背景点，并对背景点赋予较小的权重。以gird point为球心，以某一设定值为半径画球，对包括在其中的关键点再次进行set abstraction操作，得到更高级的特征。这样做有一个好处就是，在画球的过程中，有可能将RoI之外的点包括进来，从而提供更丰富的语义信息，帮助模型更好的回归。这样重复6 * 6 * 6次，就能得到6 * 6 * 6个特征向量。

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3D检测套件 此仓库包含几个有用的脚本，这些脚本可用于3D检测算法开发。 包括： 在激光雷达点云上加载和可视化； 生成bev地图（鸟瞰图）； 在点云上显示3D边界框； 在带有calib参数的图像上投影3D边界框； 在bev影像角度上显示bbox； 更新 2020- ：将会继续。 2019-02-27 ：更新vis_3d，它现在可以使用具有3D边界框的mayavi可视化点云。 用法 直接使用： python3 show_pc.py 您会看到点云。 您还应该先使用以下命令安装open3d ： sudo pip3 install open3d-python 讲解 要获取更多信息，您可以访问我们的社区论坛进行交谈： : 将点云转换为bev地图 获取点云的bev地图。 它应该构造一个具有一定宽度和高度的图像，然后每个像素值应为z，如果在顶视图中没有点，则z应该为0，这样bev图像

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逆向工程中点云模型孔洞边界的检测是孔洞修补的前提,完美的孔洞轮廓线有利于提高孔洞修补的质量。首先参照二维图像中边界的定义,给出了三维点云模型中孔洞边界的定义;之后通过分析待测点邻域协方差矩阵特征值之间的关系,设计了一种边界点检测算子,用于初步提取孔洞边界特征点;然后采用改进的Kruskal最小生成树算法构建点云最小生成图,并在最小生成图中完成孔洞边界点的排序与孔洞轮廓线的提取。实验结果表明:所提边界检测算子步骤简单,算法效率高;基于计算机图论的孔洞轮廓线生成算法提取的孔洞轮廓线具有光滑、连续的优点,并且在生成轮廓线的同时完成了孔洞聚类。

热熔胶点胶之后检测垫脚的质量，包括： * 1. 胶水的长度 * 2. 胶水的宽度 * 3. 胶水两端到电池上下边缘的距离 * 4. 胶水到电池左右边缘的距离 * 5. 胶水是否断开 博客：https://liuhui.blog.csdn.net/article/details/122637756

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