该项目基于传统超声波探测技术，结合创新性的测距与测角功能，在保有优异距离探测精度与环境适应性的基础上，可实现近距离障碍物的三维定位与轮廓测量，输出致密3D点云数据。传感器产品具备广泛应用潜力，可覆盖智能出行、工业自动化、无人系统及智慧生活等多个领域。项目团队拥有丰富的传感器设计、制造与应用开发经验，具备先进的系统研发与工程化落地能力。当前项目处于前期方案研究阶段，正在寻求科研单位、高校及潜在合作伙伴共同推进研发与应用转化，同时欢迎关注项目发展的投资机构交流洽谈。

本项目突破国产石英晶片缺陷检测关键技术，自主研发国内首套基于机器视觉的智能化检测装备。系统采用多光谱成像与深度学习算法相结合的技术路线，实现了微米级缺陷的快速精准识别，检测精度达到国际先进水平。研发团队由多名正高级专家领衔，核心技术已实现产业化应用，有效解决了我国半导体材料检测领域的”卡脖子”问题。项目已完成300万元前期研发投入，产品在多家龙头企业成功应用，现寻求600-700万元融资以扩大生产规模和市场推广。

项目团队根据当前的行业现状和未来的市场趋势，提出创业项目：电动汽车动力电池智能化柔性拆解方案。解决方案的主要产品优势包括以下三个方面：1. 针对不同型号不同品类的电池包与电池模组实现高柔性化三维重建。使用双目结构光相机与工业RGB相机获得高精度的局部点云数据，并根据iGPS和激光雷达获得的全局定位数据，对局部多云进行拼接注册，获得完整高精度的三维数据以进行三维重建。2. 针对不同磨损与形变的电池包与电池模组实现柔顺力位拆解。团队开发了搭载六维力传感器的拆解工具，根据导纳控制和阻抗控制，实现对废旧电池的高效率低损耗拆解，最大程度保留电池内的贵重元素和控制有毒液体，提高经济性和环保性。3. 根据数据管理采集系统和机器学习系统持续优化拆解方案。本团队开发了完整的数据采集管理及学习系统，对测量、建模、拆解、分类等全工序进行完整的数据采集与管理，并将采集数据与拆解结果等后续数据输入学习系统，持续迭代优化拆解方案，提升拆解效率与能力。