3DMatrix_Gen2

硬件为基・算法为界

A I 思考・性能跃迁

聚焦软件算法革新丨AI加持+本地小模型

无需更换扫描仪，AI 重构三维扫描原生数据质量

 

AI算法加持，扫描细节更丰富

依托3DMatrix_Gen2内置自研AI垂类模型，全新迭代的算法架构能够对工件细节特征进行AI智能重构与超分辨率增强处理。

升级前

升级后

升级数据对比直观可见：旧方案可见模型表面较粗糙、曲面褶皱较明显、部分面积模糊，细节还原度较低；搭载AI算法的3DMatrix_Gen2，使得模型曲面能够顺滑连续，边缘轮廓锐利干净，孔洞、凹槽边界规整自然，工件表面微米级凹凸纹理可准确捕捉。

AI辅助提效，省去了反复修补、手动重构网格的繁重工作。一次扫描即可获取高保真三维数据，满足精密检测、逆向设计对细节的严苛要求。

AI算法加持，薄壁特征再优化

3DMatrix_Gen2搭载自研AI垂类模型，针对薄壁扫描容易出现边缘断裂、面域缺失、薄筋与壳体侧壁数据缺失的痛点，进行了专项的算法迭代。

升级前

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对比测试可见，旧方案面对薄壁、壳体还原精度上还存在局限；依托 AI 智能预判和实时数据补偿技术，3DMatrix_Gen2可稳定捕捉极薄结构，更大程度上保证了薄边连续不撕裂、薄壳曲面形态平滑完整。

此情况下，原生扫描数据的完整性、可用性大幅提升，可极大程度上减少后期修补工时，适配钣金件、薄壁注塑件、薄壳铸件的逆向建模与尺寸检测场景。

AI算法加持，圆孔轮廓更圆润

机加工、铸件工件孔位多、内壁景深纵深大，光线覆盖、入射受限，容易出现点云采集不均、圆弧畸变、孔位失真的问题。

3DMatrix_Gen2专门针对圆弧孔位做轮廓算法优化。AI算法能够精准识别孔位几何特征，对原始点云进行自适应平滑校正、圆弧拟合优化，还原孔壁真实曲面，保证圆度表现。

升级前

升级后

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原生扫描数据可直接支撑孔径、圆度、同轴度等形位公差检测，适配法兰配件、动力壳体、精密铸锻件等工业工件的精密测量与逆向开发。

硬件为基，算法为界

三维扫描的最终效果、成品的质量，是硬件采集能力和配套软件协同作用的结果。

扫描仪负责发射扫描光束、采集原始点云，决定点云原生精度、分辨率与采集稳定性，是所有高精度数据的基础。而软件则是接收扫描仪输出的原始点云，完成点云降噪、拼接对齐、孔洞修补、网格重构等一系列处理，把原始点云转化为干净、可用的三角网格模型。

软件不能凭空创造硬件没有采集到的细节，但算法短板，会直接浪费优质原始点云资源，造成纹理模糊、特征失真等一系列问题。

3DMatrix_Gen2在原先的基础上，内嵌自研 AI 垂类模型。AI 模型在软件处理链路中实时介入，针对薄壁、圆孔、微细表面特征做智能识别与特征增强，在不突破硬件物理上限的前提下，挖掘原始点云潜力、最大化还原工件真实几何形貌。

凭借算法革新，释放硬件原生性能，实现数据完整度、作业效率与操作体验的全方位跃升。

持续释放软硬协同能力

本次AI加持+本地小模型重构原生数据，是3DMatrix_Gen2迭代的核心之一，本版本还将继续革新，在模型封装速度上取得突破，速度普遍提升5–10倍，大幅缩短整体建模周期，进一步打通高精度扫描 + 高效率成型全链路能力，持续释放工业三维数字化生产力。