钢卷侧面3D缺陷检测
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案例介绍
1.负责对SICK提供的sdk进行二次开发，调整相机参数，优化图片质量，提升采集图片的速度，利用PCL技术，把
带强度信息的点云数据转换成带RGB信息的点云数据，并做归一化处理；
2.负责利用SICK的3D相机扫描钢卷侧面的缺陷并把3D点云数据，对三维数据进行平移、旋转、缩放，利用接受
的点云光照强度渲染成彩色图片。
3.利用Delaunay三角形剖分算法进行三位建模，使用openGL的裁剪，只渲染图片的正面，并对隐藏面进行消除，
对3d数据进行投影转换成2d图片。
4.部署深度学习的环境，把模型放在onnxruntime环境中进行推理加速，使用体素网格下采样减少点云数量，调
整网格大小，并使用线程池技术加快处理速度。
带强度信息的点云数据转换成带RGB信息的点云数据，并做归一化处理；
2.负责利用SICK的3D相机扫描钢卷侧面的缺陷并把3D点云数据，对三维数据进行平移、旋转、缩放，利用接受
的点云光照强度渲染成彩色图片。
3.利用Delaunay三角形剖分算法进行三位建模，使用openGL的裁剪，只渲染图片的正面，并对隐藏面进行消除，
对3d数据进行投影转换成2d图片。
4.部署深度学习的环境，把模型放在onnxruntime环境中进行推理加速，使用体素网格下采样减少点云数量，调
整网格大小，并使用线程池技术加快处理速度。
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1.负责对SICK提供的sdk进行二次开发，调整相机参数，优化图片质量，提升采集图片的速度，利用PCL技术，把
带强度信息的点云数据转换成带RGB信息的点云数据，并做归一化处理；
2.负责利用SICK的3D相机扫描钢卷侧面的缺陷并把3D点云数据，对三维数据进行平移、旋转、缩放，利用接受
的点云光照强度渲染成彩色图片。
3.利用Delaunay三角形剖分算法进行三位建模，使用openGL的裁剪，只渲染图片的正面，并对隐藏面进行消除，
对3d数据进行投影转换成2d图片。
4.部署深度学习的环境，把模型放在onnxruntime环境中进行推理加速，使用体素网格下采样减少点云数量，调
整网格大小，并使用线程池技术加快处理速度。
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