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open3d
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新的合成3D齿轮数据集旨在提升AI制造检测能力
研究人员开发了MFGNet-Gear，这是一个合成3D数据集，旨在利用深度学习改进智能制造中的质量检测。该数据集包含12种齿轮设计和4种质量类别的24,000个配对网格和点云实例，解决了缺陷检测中常见的类别不平衡问题。MFGNet-Gear是公开可用的，使用参数化计算机辅助设计软件生成，并具有可扩展到其他零件设计的可复现流程。
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深度相机实现非接触式3D人体测量用于健康监测
研究人员开发了一个新的框架，使用深度相机进行非接触式人体尺寸测量。该系统捕获3D点云数据，然后进行处理以分割身体并计算身高和臂展等测量值。该技术旨在通过实现远程患者评估来增强智能健康监测和数字健康应用。