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高动态范围结构光三维测量技术：从多曝光融合到深度学习的演进与应用 本文深入探讨了高动态范围结构光三维测量技术的演进与应用，从传统的多曝光融合技术到深度学习驱动的创新方案。通过工业案例展示了该技术在提升测量精度和效率方面的显著优势，特别是在处理高反光、复杂表面时的突破性表现。文章还提供了针对不同工业场景的技术选型指南，帮助工程师优化三维测量解决方案。 阅读详情
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【深度学习】普通卷积、DWconv（逐深度卷积）与PWconv（逐点卷积）以及DSconv（深度可分离卷积） 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）通过将常规卷积分解为逐通道卷积（Depthwise）和逐点卷积（Pointwise）两步，显著减少了参数量和计算成本。常规卷积同时提取空间和通道特征，而深度可分离卷积先对每个通道单独进行空间卷积，再用1×1卷积调整通道数。以输入3通道、输出4通道的64×64图像为例，常规卷积需108个参数，而深度可分离卷积仅需39个参数，减少了约2/3。这种结构在轻量级网络（如MobileNet）中广泛应用，可在保持性能的同时降低计算资源需求。 阅读详情

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