3D Reconstruction Techniques in the Manufacturing Domain: Applications, Research Opportunities and Use Cases

📄 arXiv: 2604.28064v1 📥 PDF

作者: Chialoon Cheng, Kaijun liu, Zhiyang Liu, Marcelo H Ang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-30

备注: 24 pages

💡 一句话要点

综述制造领域3D重建技术，揭示应用、研究机遇与用例，填补统一框架的空白。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 制造业 深度学习 点云 质量检测 结构光 立体视觉 非接触测量

📋 核心要点

  1. 现有3D重建方法在处理复杂制造环境，如反射表面和动态场景时，精度和鲁棒性面临挑战。
  2. 论文核心在于系统性地回顾和分类制造领域3D重建技术，并分析其在不同制造环节的应用。
  3. 研究揭示了当前技术在质量检测中应用广泛，并指出未来混合传感器系统是发展趋势。

📝 摘要（中文）

本综述全面考察了制造应用中三维(3D)重建技术的演变和最新进展。分析涵盖了传统方法和新兴的深度学习方法，揭示了统一3D重建框架中存在的关键研究空白。通过系统回顾106篇近期发表的论文，我们将重建技术分为三个主要类别：数据采集、点云生成、后处理和应用。非接触式方法，特别是结构光扫描和立体视觉，在制造业中得到了显著应用，其中47%的调研应用侧重于质量检测。深度学习的集成提高了重建精度和处理速度，尤其是在特征提取和匹配方面。关键应用涵盖设计与开发(13%)、机械加工(8%)、过程(17%)、装配(22%)和质量检测(40%)。虽然当前技术在受控环境中实现了亚毫米级的精度，但在处理反射表面和动态环境方面仍然存在挑战。我们的研究结果表明，混合系统结合多种传感器类型和处理方法以克服个体局限性是一种趋势。本综述为理解当前制造领域3D重建的能力和未来方向提供了一个结构化框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决制造领域中3D重建技术选型和应用的问题。现有方法在特定制造场景下，如高反射表面、动态环境等，重建精度和效率受限，缺乏一个统一的框架来指导技术的选择和集成。同时，深度学习方法在3D重建中的应用尚不成熟，需要进一步探索其在制造领域的潜力。

核心思路：论文通过系统性的文献调研，将3D重建技术按照数据采集、点云生成、后处理和应用四个维度进行分类和分析。通过分析不同技术的优缺点和适用场景，为制造企业选择合适的3D重建技术提供参考。同时，论文关注深度学习在3D重建中的应用，并探讨其在提高重建精度和效率方面的潜力。

技术框架：论文的整体框架围绕制造领域的3D重建技术展开，主要包含以下几个阶段： 1. 文献调研：系统性地收集和整理相关文献。 2. 技术分类：将3D重建技术按照数据采集、点云生成、后处理和应用四个维度进行分类。 3. 应用分析：分析不同3D重建技术在制造领域的应用情况，包括设计与开发、机械加工、过程、装配和质量检测等。 4. 趋势展望：总结当前技术的局限性，并展望未来的发展趋势。

关键创新：论文的主要创新在于： 1. 系统性的分类框架：提出了一个系统性的分类框架，将3D重建技术按照数据采集、点云生成、后处理和应用四个维度进行分类，为理解和比较不同技术提供了基础。 2. 制造领域的应用分析：深入分析了3D重建技术在制造领域的应用情况，并指出了不同应用场景下的技术选择。 3. 对深度学习的关注：关注了深度学习在3D重建中的应用，并探讨了其在提高重建精度和效率方面的潜力。

关键设计：论文没有提出新的算法或模型，而是一个综述性的研究。因此，没有具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。论文的关键在于对现有文献的整理和分析，以及对未来发展趋势的展望。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述分析了106篇相关文献，发现非接触式方法（如结构光和立体视觉）在制造业中应用广泛，尤其是在质量检测方面（占比47%）。研究还指出，深度学习的集成显著提高了重建精度和处理速度。此外，论文强调了混合传感器系统在克服单一传感器局限性方面的潜力，并预测这将是未来的发展趋势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于制造业的多个环节，例如产品设计、逆向工程、质量检测、机器人引导装配等。通过选择合适的3D重建技术，可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。未来，随着深度学习和混合传感器技术的不断发展，3D重建技术将在智能制造中发挥更加重要的作用。

📄 摘要（原文）

This comprehensive review examines the evolution and the current state of the art in three-dimensional (3D) reconstruction techniques in manufacturing applications. The analysis covers both traditional approaches and emerging deep learning methods, showing a critical research gap in unified 3d reconstruction frameworks. Through systematic review of 106 recent publications, we classify reconstruction techniques into three primary categories: data acquisition, point cloud generation, post-processing and applications. Non-contact methods, particularly structured light scanning and stereo vision, have shown significant adoption in manufacturing, with 47% of surveyed applications focusing on quality inspection. The integration of deep learning has enhanced reconstruction accuracy and processing speed, particularly in feature extraction and matching. Key applications span design and development (13%), machining (8%), process (17%), assembly (22%), and quality inspection (40%). While current technologies achieve sub-millimeter accuracy in controlled environments, challenges persist in handling reflective surfaces and dynamic environments. Our findings indicate a trend toward hybrid systems combining multiple sensor types and processing methods to overcome individual limitations. This survey provides a structured framework for understanding current capabilities and future directions in manufacturing-focused 3D reconstruction.