薄壁壳体、薄筋、叶片这类工件材料厚度小、边缘信号弱，点云处理过程中容易出现边缘断裂、局部缺失等问题。工程师往往还要花费大量时间进行手动补面和边界修整，不仅影响项目进度，也可能因人工修补带来的偏差，影响后续检测和逆向建模的数据可信度。

薄壁工件，难的不只是扫描

3DMatrix_Gen2 内置自研AI垂类模型，针对薄壁特征进行了专项算法迭代。

在点云处理过程中，算法能够区分薄壁弱信号与环境噪点，并对薄壁边缘点云进行智能补偿和连接，提升薄筋、壳体侧壁等薄弱区域的数据连续性，减少后续人工修补工作。

本次测试选用了一件塑料格腔薄壁工件。工件包含密集的方格型腔，以及多处折边和薄壁结构，能够较好地代表常见薄壁件的处理难点。

很多塑料零件本身壁厚较薄，在成型过程中容易发生形变，因此产品通常会设计大量加强筋来维持结构稳定。但这些筋条和折边的边缘信号相对较弱，即使扫描仪已经采集到较完整的原始点云，在软件处理和网格重建阶段，也可能出现边界断续、局部缺面等情况。

实测案例：摩托车缸体对比扫描体验

图1 升级前

在型腔折边、加强筋以及薄壁交界区域，模型容易出现数据间断和局部面域缺失，边界连续性不足。后续进行壁厚检测或逆向建模时，工程师还需要手动修整边界。

图2 升级后

新版算法能够识别薄壁区域的有效弱信号，并对边界点云进行补偿修复。可以看到，型腔折边形态更连续，薄壁侧壁面域更完整，格腔结构得到更充分的保留，模型边界也更加连贯。

对于薄壁工件来说，算法处理的关键并不是简单地“补上缺失区域”，而是尽可能判断哪些点云属于真实结构，哪些点云才是无效噪点。只有在准确区分两者的基础上，才能避免误删有效数据，也能减少不必要的人工补面。 

减少后处理，让模型更快进入应用

使用内置AI薄壁处理算法的软件后，工程师在处理薄壁扫描任务时，可以明显减少模型后处理工作量。

扫描得到的三维模型能够更完整地保留型腔折边、加强筋和薄壁侧壁等关键结构，可用于后续的壁厚检测、壳体逆向建模和形变评估等工作，减少因边界断裂、局部缺面导致的重复修整和返工。

除了塑料格腔件、带筋塑胶件，这类算法也适用于薄壁叶片、小型精密钣金件等具有薄壁、薄筋或弱边缘特征的工件。

薄壁区域的数据是否完整，很大程度上决定了检测或逆向项目能否顺利推进。3DMatrix_Gen2 通过充分利用扫描仪采集到的原始点云，提升薄壁工件的模型重建质量，帮助工程师更快获得连续、稳定、可信的三维数据。