(1)三维多视点云数据拼接方法研究①研究方向描述:本研究旨在探索和开发创新的算法,用于处理和拼接来自多个视点的三维点云数据。研究将集中于提高拼接过程的自动化水平、精确度和效率，以生成无缝、高精度的三维模型。

②关键研究问题:

如何在多视点数据中有效地识别和对应共同特征?

如何处理由于视角变化引起的光照和阴影差异?

如何优化拼接算法以减少累积误差并提高拼接质量?③研究方法:

利用几何和摄影测量学原理来分析和校正视点差异。

应用机器学习和深度学习技术，如卷积神经网络，进行特征提取和数据融合。(2)基于面结构光的高反射物体3D重建方法

①研究方向描述:本研究方向专注于开发一种新型的3D重建技术，专门针对具有高反射特性的物体。该技术将基于面结构光扫描原理，以克服传统方法在处理此类物体时的局限。②)关键研究问题:

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如何设计能够有效捕捉高反射物体表面细节的面结构光模式?

如何处理和补偿由于高反射引起的光照干扰和噪声?

如何从采集到的光强度图中准确恢复物体的三维形状?③研究方法:

结合光学系统设计和图像处理技术，开发专用的面结构光扫描装置。

利用机器视觉和模式识别算法，对采集到的光强度图进行分析和处理。

(1)已开展的工作:

已经建立了博士后创新基地，以及配套的博士生培养的管理机制和制度体系:已组建了一支高水平的工业视觉算法团队,具备丰富的工业缺陷检测算法开发和落地经验;(2)所处阶段:

当前在工业领域的主流 CV 算法、主流网络模型均已形成自研核心成果，并完成成果的工程化应用。目前需要在前沿领域的跟踪、研究上投入科研级的资源。(3)投入资金及人力:

科研经费方面，根据项目需要给与专项项目经费支持。公司聘请厦门大学等双一流高校的教授作为技术指导，公司每个月安排博士后与高校、企业导师交流互动，了解博士后科研过程中的疑难点，共同沟通讨论解决方案，攻克技术难题。(4)仪器设备:

具备全面且先进的光学实验室和算力中心，可以满足博士生的实验研究需求;公司目前拥有的仪器设备包括 3D检测平台、Photon 标准测量平台、组装训练机等;科研后勤条件:采购文献检索数据库检索工作，采购一批用于科研的图书，设置内部图书馆。(5)生产条件:

博士后为公司重点人才及培养对象，公司为博士后申请骨干人才、高层次人才保障房。薪资福利方面，包括工资、津贴、医疗保险、健康保险、交通补贴、子女教育资金等，为博士后申请生活补贴;

“三维多视点云数据拼接方法研究”预期成果:开发一套鲁棒的三维数据拼接框架，能够广泛应用于视觉检测、自动驾驶、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。减少了手动调整和校准的需求，降低了操作的复杂度。提高了生产线上的质量检查效率。达到降低成本、提高效率、环境保护的经济与社会效益。

“基于面结构光的高反射物体 3D 重建方法“预期成果”:实现一种高精度的 3D 重建技术，优化了现有的 3D重建算法，提高了重建精度和速度。特别适用于金属、玻璃等高反射材料的物体，推动工业检测、文物保护和医疗成像等领域的发展。通过自动化检测和质量控制，减少了人工干预，提高生效效率的同时减少了由于误差导致的产品返工和浪费。

(1)博士后研究工作期间要求:

式立完整履行与设站单位签订的劳动(聘用)合同(或工作协议)约定的期限。(2)发表学术论文:工作期间，博士后人员应以第一作者身份(或共同第一作者中排名第一)，或作为唯一通讯作者，在国际公认的 SCI、EI、SSCI源刊物上发表至少一篇学术论文。论文发表需明确标注【微亚智能博士后创新实践基地】为第一单位，确保研究成果的归属明确。(3)申报发明专利:

工作期间，博士后人员应以排名前三发明人,在国际或国内提交至少一件与研究课题相关的发明专利，且专利需要通过国家知识产权局的审核进入实审阶段或授权阶段。发明专利权益人须为【厦门微亚智能科技股份有限公司】，确保研究成果的归属明确。(4)申报科研奖励:

工作期间，博士后人员应参与并成功申报至少一项市级及以上科技奖励，以体现科研成果的创新性和实用性。申报单位须为【厦门微亚智能科技股份有限公司】,确保研究成果的归属明确。⑤撰写课题结项与研究报告: