江苏
当涡扇发动机叶片呼啸旋转，肉眼所见只剩一片模糊的残影，普通相机根本来不及捕捉这转瞬即逝的动态。而在南京理工大学智能计算成像实验室内，陈钱、左超教授团队的科研人员却能用一台帧率仅625Hz的普通工业相机，就将这片“影子”转化为每秒10000帧的清晰三维动态影像。叶片的每一次转动、每一处细微形变，都能够被精准定格。
这不是科幻电影里的“黑科技”，而是南京理工大学智能计算成像实验室陈钱、左超教授团队在三维成像领域深耕十余年的最新成果——基于双频角度复用的条纹投影轮廓术（DFAMFPP）。这项融合了物理模型与深度学习的新技术，实现了超越相机帧率16倍的超高速三维成像，为航空航天、智能制造、国防安全等领域装上了“火眼金睛”。
十三年技术长跑，普通相机也能拍出超高速3D
“传统三维成像就像拍一张照片换一个姿势，投影设备投一次图案，相机拍一次，速度完全被硬件帧率限制。”团队核心成员、南京理工大学博士生陈文武解释。长期以来，超高速三维成像一直被硬件“卡脖子”，想要拍得快，就得用昂贵的高速相机，不仅成本昂贵，还可能牺牲成像精度，而普通工业相机虽然便宜，帧率却根本追不上高速运动的物体。
“提升三维成像速度，就像追逐光的脚步——永远向极限逼近。”三维成像研究团队负责人冯世杰教授感慨道。2012年，团队刚涉足这一领域时，主流三维成像技术的帧率还停留在每秒几十帧。十余年来，团队从基础理论入手，在条纹投影编码方式、智能算法优化、高速成像系统设计等关键技术上持续突破，相关研究成果陆续发表在多个国际顶级期刊，一步步从技术跟跑者成长为国际领跑者。
技术突破的步伐在近年持续加速。2018年，团队提出微频移傅里叶变换轮廓术（µFTP），首次实现每秒10000帧的超快结构光三维成像；2024年，团队再推创新成果——深度学习赋能的复用条纹投影轮廓术（DLMFPP），首次突破传统相机硬件帧率的物理限制，用111Hz的普通低速相机实现了1000Hz的高速三维成像，成像速度超出相机原有能力9倍。
在此基础上，今年亮相的“基于双频角度复用的条纹投影轮廓术（DFAMFPP）”更是将这一突破推向新高度，实现了超越相机帧率16倍的时间超分辨三维成像。该技术借助数字微镜器件的高速切换能力，在相机单次曝光周期内，像快速翻书一样投射多组双频条纹图案，把16个不同时刻的三维信息“打包”进一张照片里，再利用自主研发的“数论展开算法+深度神经网络”，如同破译密码般从这张“复用照片”中精准提取出16个时刻的三维数据，最终让普通相机实现了远超自身硬件极限的成像速度。“就像把一本厚厚的书压缩成一张A4纸，再完整还原出来。”陈文武形象地介绍说。
在实验室的涡扇发动机测试中，这项技术展现了惊人实力。当叶片高速旋转到肉眼无法辨识时，系统依然能从模糊的复用图像中，提取出每秒10000帧的三维细节——这相当于让普通相机的速度瞬间提升16倍，而且空间分辨率一点没打折扣。
从“科研突破”到“产业革新”，这项技术能改变什么？
“科研技术的价值，终究要落到解决实际问题上。”冯世杰教授说，这项超高速三维成像技术，正悄悄改变着多个领域的“游戏规则”。
在航空航天领域，发动机叶片的高速旋转状态直接关系到飞行安全。以往检测叶片形变需停机拆解，成本高、效率低；而超高速三维成像技术可实时监测叶片在不同转速下的三维形态，提前发现微小裂纹或形变，为发动机“体检”装上“实时监控仪”。
在国防安全领域，借助该技术能清晰还原高速运动物体的“立体”轨迹与形貌，为国防科研提供关键数据支撑。
在交通安全领域，它让汽车碰撞测试更透明。过去仅靠传感器记录几个关键点的受力数据，如今利用该项技术，无需昂贵的高速相机，就能完整还原车身从碰撞到变形的全过程三维动态，如同给汽车安全设计装上放大镜，助力工程师优化结构方案。
未来，这项技术还将走进日常生活。借助高速三维成像技术，手机人脸识别突破传统二维静态识别的局限，可实时捕捉面部深度变化与微运动特征，大幅提升活体检测精度与防伪能力；昆虫学家能借助它观察蜜蜂翅膀每秒数百次的振动细节，揭开生物动力学奥秘。
这项突破性成果的背后，是实验室十余年的深厚积淀。作为陈钱教授领衔的南京理工大学光学工程国家一级重点学科的核心团队，左超教授所带领的智能计算成像实验室（SCILab）汇聚了一批横跨光学、计算机、人工智能的复合型人才，累计发表SCI论文270余篇，其中46篇入选期刊封面，相关研究成果被引用2万余次。
现代快报/现代+ 记者 于露
（学校供图）
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