近日，富煌君達又取得了一項重大技術突破—DLAR深度智能抗反光技術。該項技術解決了三維激光測量系統受到高光反射干擾而導致測量錯誤的問題，提高了三維激光測量的準確性和魯棒性。
DLAR采用深度學習智能算法，有效地將三維激光測量圖像中的反光區域和激光條紋區域進行分離，減少了圖像中反光區域對中心線提取的干擾，提高了三維激光測量圖像中心線的提取精度。這種智能識別算法，可適用于不同場景，其魯棒性遠勝于動態閾值法、偏振法等業內常用方法。
三維激光測量儀用于焊接機器人的軌跡引導，可提高焊接系統的柔性、保證焊接工藝參數，實現高質量、高能效數字化焊接控制。因此測量數據結果的準確性對于焊接機器人軌跡正確引導尤為關鍵。
三維激光測量儀通過高速激光掃描測量的方法，大面積、高分辨率地快速獲取物體表面各個點的(x.y.z)坐標、反射率、(R.G.B)顏色等信息。但常見工作中激光束垂直照射到金屬表面時，會存在鏡面反射等高光現象，所采集的圖像上存在光斑或反光區域，導致系統無法分離反光區域中形成的偽光帶信息。反光區域的存在嚴重影響到激光條紋中心線的提取，終測量數據結果會有較大的誤差。
應用DLAR深度智能抗反光技術的3D測量儀，比單純的中心線提取方法處理得到的中心線結果精度更高，也更具有穩定性，在實際場景的處理中具有重要使用價值。
目前該項技術成果已在中文核心科技期刊發表。
