在3D打印的精密制造过程中，计算机视觉技术扮演着至关重要的角色，当涉及到复杂或微小的结构时，传统计算机视觉算法往往面临“盲点”——难以精准捕捉和定位这些细微特征。
回答：
为了解决这一挑战，我们可以采用深度学习技术来增强计算机视觉在3D打印中的应用，通过训练模型以识别并分析微小结构特征，深度学习算法能够显著提高捕捉精度和定位准确性，具体而言，我们可以利用卷积神经网络（CNN）来识别3D打印模型中的关键特征点，并使用点云处理技术来精确捕捉这些点的空间位置，结合光场相机等高精度成像设备，可以进一步提升对微小结构的捕捉能力。
在3D打印的后期处理中，计算机视觉与深度学习的结合还能实现自动化的质量检测和缺陷识别，确保每一件产品的完美无瑕，这一技术的应用不仅提高了生产效率，还为3D打印的未来发展开辟了新的可能性。
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计算机视觉在3D打印中的'盲点’，需通过高精度图像捕捉与智能算法定位技术，实现从模糊到精准的飞跃。
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