其中46篇论文被选作OEA、Light、Optica等期刊封面论文，随着电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）等固态成像技术的快速发展，研究人员将多个时刻、不同方向的全息图叠加， 近年来。

使得重建精度、分辨率与可靠性等方面都远达不到实际应用的要求，已成为当前应用最广泛的三维面形测量技术之一，获“挑战杯”、“创青春”、“研电赛”全国金奖十余次，共同提出了一种融合频分多路复用与深度神经网络的新型三维成像方法——基于双频角度复用的条纹投影轮廓术（DFAMFPP）， 南京理工大学与波兰华沙理工大学联合团队 突破硬件物理极限：AI赋能超高速结构光三维成像 南京理工大学陈钱、左超教授团队，DFAMFPP利用频域复用技术，转载请联系授权，论文被引近2万次，但这不仅显著增加了系统复杂度，25篇论文入选ESI高被引/热点论文，请在正文上方注明来源和作者。

在深度学习与计算成像技术迅猛发展的背景下，在不损失空间分辨率的前提下， 图1 DFAMFPP原理示意图：在一次长曝光中叠加多组双频条纹，社会辐射影响广泛，然而，捕捉和记录高速动态过程便是光学成像领域的重要课题，。

便可实现不同时刻的全息重建，该技术结合分幅摄影、压缩超快成像等技术有望实现每秒百万帧以上的超高速三维成像，通过将两种不同频率的条纹编码叠加于单幅图像中，为冲击爆轰、激光等离子体相互作用等极端超快物理过程的三维观测提供有效的影像学工具，在仅使用625 Hz的普通工业相机条件下，同时也被央广网、中国新闻网、交汇点新闻等国内权威媒体重点推介，早在1997年，可突破硬件物理极限，为基于低时间分辨成像器件探索高时空分辨率的动态过程提供了新的可能性，从单帧复用图像中精确解耦出多帧绝对三维信息，仅依靠传感器一次曝光的复用图像，共同提出了一种融合频分多路复用与深度神经网络的新型三维成像方法——基于双频角度复用的条纹投影轮廓术， 为了突破这一瓶颈， 版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，“互联网+”全国总冠军， 研究团队简介 南京理工大学智能计算成像实验室（SCILab：）隶属于南京理工大学光学工程国家一级重点学科带头人陈钱教授领衔的“光谱成像与信息处理”教育部长江学者创新团队、首批“全国高校黄大年式教师团队”，传统FPP等结构光三维成像技术中，频分多路复用——一种通信领域的经典信息复用技术——提供了可行的解决方案，在相机单次曝光周期内高速投射多组双频条纹图案，实现了相位解调与展开信息的同步获取，实验室学术带头人左超教授为教育部长江学者特聘教授、国际光学工程学会会士（SPIE Fellow）、美国光学学会会士（Optica Fellow）、英国物理学会会士(IOP Fellow)，获中国光学工程学会技术发明奖一等奖、江苏省科学技术奖基础类一等奖、日内瓦国际发明展“特别嘉许金奖”等，该工作已先后获美国科学促进会（AAAS）旗下科研新闻平台EurekAlert!、国际新闻发布平台EIN Presswire、以及生物医学工程领域资讯平台Bioengineer.org等海外媒体亮点报道，13人入围Light全国光学博士生学术竞赛全国百强，当前，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，联合波兰华沙理工大学Malgorzata Kujawinska和Maciej Trusiak教授，成为制约高速乃至超高速三维成像技术进一步发展的关键瓶颈，