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AI产线三维重建定制:高斯泼溅与Web端轻量化

本期 Web3D 交互实验室以一条装配线为对象,验证用手机视频重建可交互三维场景的可行性。链路是:环绕拍摄 → 位姿估计 → 3D 高斯泼溅训练 → 各向异性剪枝与球谐降阶 → WebGPU 端渐进加载。相比传统摄影测量,高斯泼溅在金属反光与线缆等薄结构上更稳定,训练后可直接在浏览器中实时渲染,无需插件。

要点:

  • 进展:3 段共约 4 分钟的手持视频,重建耗时约 18 分钟,原始模型 1.2 GB;压缩至 60 MB 后,中端笔记本首帧 1.8 s,漫游稳定 55 fps 以上。
  • 下一步:将设备点检记录与缺陷坐标写回三维场景,验证“点模型位置—调历史工单—回放现象”的闭环,并测试多人同场景协作标注的带宽开销。

边界同样清楚:透明件与强反光不锈钢表面仍会残留浮絮,走动人员会留下拖影,需靠拍摄避让或掩码剔除。我们更愿意把它定位为低成本、可分享的三维现场记录手段,而非替代精密测量。

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