近日，富煌君达又取得了一项重大技术突破—DLAR深度智能抗反光技术。该项技术解决了三维激光测量系统受到高光反射干扰而导致测量错误的问题，提高了三维激光测量的准确性和鲁棒性。
DLAR采用深度学习智能算法，有效地将三维激光测量图像中的反光区域和激光条纹区域进行分离，减少了图像中反光区域对中心线提取的干扰，提高了三维激光测量图像中心线的提取精度。这种智能识别算法，可适用于不同场景，其鲁棒性远胜于动态阈值法、偏振法等业内常用方法。
三维激光测量仪用于焊接机器人的轨迹引导，可提高焊接系统的柔性、保证焊接工艺参数，实现高质量、高能效数字化焊接控制。因此测量数据结果的准确性对于焊接机器人轨迹正确引导尤为关键。
三维激光测量仪通过高速激光扫描测量的方法，大面积、高分辨率地快速获取物体表面各个点的(x.y.z)坐标、反射率、(R.G.B)颜色等信息。但常见工作中激光束垂直照射到金属表面时，会存在镜面反射等高光现象，所采集的图像上存在光斑或反光区域，导致系统无法分离反光区域中形成的伪光带信息。反光区域的存在严重影响到激光条纹中心线的提取，终测量数据结果会有较大的误差。
应用DLAR深度智能抗反光技术的3D测量仪，比单纯的中心线提取方法处理得到的中心线结果精度更高，也更具有稳定性，在实际场景的处理中具有重要使用价值。
目前该项技术成果已在中文核心科技期刊发表。
