案例概况
部分GPU/CPO样品在常规采集参数下，边缘、台阶、遮挡阴影或高反光区域容易出现点云缺失，影响平面度拟合、局部高度差判断和检测报告可读性。硕凯自动化通过光源角度、曝光、治具姿态、采集策略和点云算法参数组合优化，帮助客户改善阴影区与反光区点云完整性。
行业场景
AI服务器、GPU液冷、CPO/光模块散热结构件
检测对象
GPU冷板、CPO冷板、光模块散热底座、导热接触面和局部台阶区域
项目难点
高反光金属面、局部阴影、边缘高度突变和遮挡区域容易导致点云缺失，进而影响平面度结果、OK/NG判定和复测稳定性。
设备方案
结合光源/曝光/角度、治具姿态、ROI分区采集和点云算法参数优化，形成可复测、可固化的样件检测流程。
交付资料
点云对比、参数记录、检测报告样张、复测建议
项目价值
相比常规参数直接采集，优化后阴影区有效点云覆盖更完整，报告可读性和复测稳定性更好。
验收口径：点云优化应区分原始测量点、异常点剔除和算法处理规则；正式验收建议把样件范围、表面状态、复测次数和允许缺失口径写入技术协议。
适合覆盖的采购搜索词
GPU冷板点云丢失处理CPO冷板阴影区域点云补全光模块散热底座反光丢点高反光金属件阴影区域3D检测点云完整性优化GPU/CPO平面度检测方案
建议客户怎么验证
- 提供真实样品，覆盖亮面、暗区、台阶、边缘和遮挡阴影区域。
- 同一件样品做连续测量和取放复测，观察点云完整性和结果波动。
- 报告中保留参数记录、关键区域截图、OK/NG规则和异常处理口径。