报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。

在MFC界面的基础上，通过视频观察到合适的图像去拍摄双目图像，首先得到双目相机的棋盘格图像，先进行单个相机的标定，再进行双目标定；
得到标定参数后，拍摄图像进行深度测量得到深度图及数据。

随着材料科学、结构力学的飞速发展，碳纤维增强复合材料(CFRP)越来越多地应用于航空产品中。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。

针对传统阴影叠栅轮廓术深度测量范围有限的问题,根据阴影叠栅条纹对比度的变化特点,提出了大深度范围内的阴影叠栅轮廓新型测量方法。
该方法将光栅置于不同的高度,在物体表面形成叠栅条纹,通过将不同高度范围内的条纹相位测量结果相互融合,实现了大深度范围内的阴影叠栅轮廓测量。
分析了光栅处于不同位置时叠栅条纹的相位分布特点,提出了基于重叠区域的相位融合方法和误差补偿方法。
通过实验验证了所提出方法的可行性和准确性。

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。