AI賦能超高速結構光三維成像 | 卓越亮點

原文發表于 《科技導報》2025年第19期科技新聞-卓越亮點

AI賦能超高速結構光三維成像

AI助力三維成像突破硬件限制（圖片來源：

Opto-Electronic Advances

自膠片攝影時代以來，捕捉和記錄高速動態過程便是光學成像領域的重要課題。隨著電荷耦合器件和互補金屬氧化物半導體等固態成像技術的快速發展，高速成像受到了越來越多的關注。高時間分辨率的成像手段能夠“凍結”快速運動，精確捕捉物體的瞬態變化，在航空航天、工業制造等領域展現出了巨大潛力。

2025年8月4日，南京理工大學陳錢、左超等團隊報道了一種新型結構光三維成像方法——基于雙頻角度復用的條紋投影輪廓術（DFAMFPP）。它把原本需要多次投影/采集的時序信息“壓進”一張長曝光的疊加圖里，再用結合物理先驗的深度神經網絡把這張“合成幀”分解回連續時刻的相位圖，從而把3D重建速度做到了相機原生幀率的16倍。團隊實測在僅625 Hz相機下，仍可完成10000 Hz的三維成像，并成功捕捉到高速運行的渦扇葉片動態，這一思路等于繞開了“投影—采集一一對應”的硬件鎖死關系。

投影端按不同角度投射由“粗+細”2套條紋組成的雙頻圖案，場景在運動時會把每一刻的形變編碼到條紋相位里；相機只需1次長曝光得到一幅“多時刻疊加”的條紋圖。之后，網絡先在空間與頻域聯合提取特征，把疊加條紋拆成一串不同時刻的“子幀”，再利用數論約束的相位展開與物理驅動的條紋分析得到高精度絕對相位，從而恢復每一刻的三維形貌。

與傳統結構光需高刷投影儀和高速相機同步不同，DFAMFPP把提速的負擔轉移到了“可學習的解碼”上，實現“軟件定義幀率提升”。研究人員強調，該法在高速、較大景深下仍保持較高精度，并在復雜動態場景中驗證了魯棒性。

（來源于中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊：

Opto-Electronic Advances

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