Segmentation d'anomalie 3D

La segmentation d'anomalies en 3D est une technologie axée sur l'utilisation de données tridimensionnelles pour la détection et la segmentation d'anomalies. Cette tâche vise à identifier avec précision les régions anormales à partir de données multidimensionnelles telles que des nuages de points 3D et des grilles de voxels, en améliorant l'exactitude de la détection grâce aux informations structurelles spatiales. Sa valeur d'application est considérable, incluant notamment l'inspection de qualité industrielle, l'analyse d'images médicales et la perception de l'environnement pour la conduite autonome, ce qui contribue grandement à renforcer la robustesse et la fiabilité des systèmes.