zemax中文视频教学课程内容简介如下：(1)Zemax成果模块探究(2)Zemax默许评估函数设定例律(3)Zemax优化操作数详解(4)Zemax方案实例：单透镜优化方案(5)Zemax方案实例：双胶合透镜优化方案(6)Zemax玻璃库的使用方式(7)Zemax用户自定义资料(8)Zemax公役总览(9)Zemax公役操作数详解(10)Zemax公役阐发流程(11)Zemax公役阐发实例：单透镜公役阐发(12)Zemax公役阐发实例：双通体系公役阐发(13)Zemax方案实例：变焦镜头优化方案(14)Zemax光学体系热效应阐发(15)Zemax方案实例：激光扩束体系优化方案(16)Zemax序列成像坐标断点详解(17)Zemax方案实例：激光扫描体系优化方案(18)Zemax全局坐标设定及使用方式(19)Zemax种种棱镜体系的方案以及模拟(20)Zemax方案实例：牛顿望远镜优化方案(21)Zemax光学体系MTF的阐发优化(22)Zemax方案实例：双高斯镜头优化方案(23)Zemax光学体系玻璃资料的阐发优化
2023/5/2 22:32:18
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RISCAN1.7.2三维激光扫描仪器软件，能将点云数据显示，并且进行基本操作，其他操作需求利用加密狗，使用前记得License_WuHanUni_RiSCANPRO_Camera_MSA_SNS9998123_dongle1819_S1820.lic将这个导入licencemanager
2017/5/1 5:13:11
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文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，引见了数据处理的基本程，重点引见了预处理的内容：其一，引见了使用FAROLaserScanner880的套软件FAROScene和商业软件GeomagicStudio对点云数据进行去噪的方法步骤；
其二，引见了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。
第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。
针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细引见了该算法和流程；
针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的算法，以减少数据量并达到保留扫描对象特征的目的。
第四章以贝多芬的头像为扫描对象，设计合理的实验方案来获取塑像点云据，并对数据进行去噪、配准和网格化处理，实验了本文所述的三维建模的程；
此外，对所获数据进行了压缩，取得了不错的效果。
其二，引见了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。
第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。
针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细引见了该算法和流程；
针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的算法，以减少数据量并达到保留扫描对象特征的目的。
第四章以贝多芬的头像为扫描对象，设计合理的实验方案来获取塑像点云据，并对数据进行去噪、配准和网格化处理，实验了本文所述的三维建模的程；
此外，对所获数据进行了压缩，取得了不错的效果。
2019/6/18 3:01:34
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陈士凯开发的低成本高精度的3D扫描仪低成本3D激光扫描仪实现了如下的成本/功能：成本：~￥150测量范围：最远6m测量精度：（测量距离与实际距离的误差）最远6m出最大80mm误差，近距离(＜1m)，误差水平在5mm以内扫描范围：180度扫描速度：30samples/sec(比如以1度角度增量扫描180度，耗时6秒)对于精度而言，这个低成本方案足以超过kinect，不过扫描速度比较慢，但是对于一般业余用途而言已经足够。
2018/2/7 18:15:28
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陈士凯开发的低成本高精度的3D扫描仪低成本3D激光扫描仪实现了如下的成本/功能：成本：~￥150测量范围：最远6m测量精度：（测量距离与实际距离的误差）最远6m出最大80mm误差，近距离(＜1m)，误差水平在5mm以内扫描范围：180度扫描速度：30samples/sec(比如以1度角度增量扫描180度，耗时6秒)对于精度而言，这个低成本方案足以超过kinect，不过扫描速度比较慢，但是对于一般业余用途而言已经足够。
2015/5/5 6:44:15
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大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的，而点云数据的显示快慢遭到了数据索引的直接影响，这是一个基础性问题。
经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。
在局部，通过在叶子节点中构建的ＫＤ树实现高效的查询和显示；
在全局，为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。
采用这种混合数据模型进行点云组织，建立空间索引，并对点云数据进行ＬＯＤ构建，实现了点云数据的高效检索以及可视化。
经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。
在局部，通过在叶子节点中构建的ＫＤ树实现高效的查询和显示；
在全局，为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。
采用这种混合数据模型进行点云组织，建立空间索引，并对点云数据进行ＬＯＤ构建，实现了点云数据的高效检索以及可视化。
2020/6/26 15:48:55
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杂点的处理杂点就是测量错误的点（不是噪声），是无效的点，放大后就看得出、很明显地离开零件表面，孤立的点。
譬如，激光扫描仪生成的图像里就比较多杂点，散布在图像四周，轮廓边缘外尤其多；
而CMM的杂点通常较少，或因为零件表面很粗糙、很蹩脚，或出现在测量沟、台、孔处，或因测量时的抖动引起。
对这样的点，一般用手工或使用分离点（DisconnectedComponents）、轮廓（Outliers）将其选择后再删除
譬如，激光扫描仪生成的图像里就比较多杂点，散布在图像四周，轮廓边缘外尤其多；
而CMM的杂点通常较少，或因为零件表面很粗糙、很蹩脚，或出现在测量沟、台、孔处，或因测量时的抖动引起。
对这样的点，一般用手工或使用分离点（DisconnectedComponents）、轮廓（Outliers）将其选择后再删除
2018/4/26 3:08:06
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欢迎您使用深圳市镭神智能系统有限公司N301系列激光雷达，本客户服务资料包含以下内容：1）《LidarScan》文件夹内包含镭神智能系统自主研发的雷达数据点云显示软件，提供给客户进行激光雷达的测试和功能演示。
2）《VeloView》为国外一款激光雷达点云数据显示软件，与我司N301系列激光雷达通信协议兼容，也可以进行激光雷达的测试和功能演示。
3）《N301系列激光雷达通信协议v1.0》为我司N301系列激光雷达通信协议，方便客户进行原始数据解析和应用开发。
4）《N301系列激光扫描雷达简介与规格书V1.3》为N301系列激光雷达产品的总体引见说明。
5）《N301驱动包V1.0(linux、ros适用)》为N301系列激光雷达在Linux/ROS下的驱动软件。
客户如果需要更详细的参数说明、功能应用等，请与我司销售人员联系。
2）《VeloView》为国外一款激光雷达点云数据显示软件，与我司N301系列激光雷达通信协议兼容，也可以进行激光雷达的测试和功能演示。
3）《N301系列激光雷达通信协议v1.0》为我司N301系列激光雷达通信协议，方便客户进行原始数据解析和应用开发。
4）《N301系列激光扫描雷达简介与规格书V1.3》为N301系列激光雷达产品的总体引见说明。
5）《N301驱动包V1.0(linux、ros适用)》为N301系列激光雷达在Linux/ROS下的驱动软件。
客户如果需要更详细的参数说明、功能应用等，请与我司销售人员联系。
2018/9/20 1:07:10
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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