3D视觉技术是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，本文我们介绍的是3D机器视觉中使用的四种技术。我们可以进一步将这些技术分为两个领域：基于时域的和基于空间域的。

激光三角测量——空间域

激光三角测量——空间域

结构光——空间域

飞行时间——时域

这些系统生成的三维信息被称为“点云”。虽然点云比二维提供更好的细节和对场景的理解，但它并非绝对可靠，其中仍然存在挑战，例如环境光、遮挡、视野、障碍物、阴影以及拍摄非常暗和非常闪亮的物体。3D视觉对机器视觉来说是一个巨大的福音，然而，它并不是万能的。

现在让我们从相对较高的层次上看一下我们已经确定的今天在3D视觉系统中使用的四种不同方法。

激光三角测量

原理

·激光线三角测量

·场景中物体上激光线的位移与物体高度成正比

特征

激光光源，对环境稳定

简单的测量原理

可定制化程度高

适合输送带应用

没有颜色信息

线激光器是一种可以与相机一起使用的主动光源。这种众所周知的成熟技术简单、成本低、速度快、精度高。激光三角测量是最流行和最常用的3D成像技术之一，广泛应用于各种应用。

激光三角测量或激光轮廓分析技术涉及通过窄激光束移动目标物体。相机与激光发射器成一定角度布置，并记录反射光束穿过物体时的情况。该过程发生多次然后生成对象的复合3D点云。使用激光器的一个特殊优势是它在环境光作为噪声源的情况下的鲁棒性，因为使用和记录的波长与环境白光的波长相距甚远。

飞行时间（TOF）

原理

测量发射光和反射响应的时间

场景中物体上激光线的位移与物体高度成正比

关键考虑因素

将时间用作“基线”

可能紧凑，无遮挡影响

大测量范围(数百米)

非常快(实时视频速率)

对反射敏感

绝对精度有限

复杂的制造

通常能达到亚高清分辨率

采用时域而非空间域方法进行3D成像，飞行时间激光扫描仪(有时称为LIDAR系统或激光雷达)可有效去除基线。我们可以通过测量发射的激光和从物体表面反射的激光之间的时间延迟来获得精确的距离测量值。

飞行时间系统主要使用了三种不同的技术:

1.脉冲激光系统

测量发射激光脉冲和接收脉冲之间的时间延迟。因为时间与距离成正比，所以相对位置是确定的。考虑到光速，我们可以想象“时间线”将会很短，与较短的基线类似，精度(或深度分辨率)会降低。

2.基于相位的系统

通过在发射的激光束上调制正弦波并测量设备发射的波与物体反射的波之间的相位差来工作。与基于脉冲的系统相比，在更长的时间内积分通常会提供更好的精度。缺点是测量范围将会缩小，对环境光(如阳光和反射)的敏感性会增加。由于光线可能沿多条路径到达物体，因此测量距离可能比实际距离长。

3.飞行时间系统

相机代表了一种用于实时捕获3D范围图像的相对较新的技术。这些相机速度非常快，可以捕获整个图像而不仅仅是一个点，并且通常以视频频率甚至更高的频率来提供强度和范围数据。

近红外(NIR)光用于照亮场景，从场景反射回传感器的光的相位由传感器测量，其中每个像素都包含一个片上相关性回路。相移与行进的距离成正比，使我们能够测量从图像中的每个像素到场景中相应点的距离。类似地，每个像素都包含基于脉冲的定时电路，以找到发射激光脉冲和接收脉冲之间的时间延迟。

TOF相机制造起来很复杂，而且通常空间分辨率较低VGA分辨率被认为是高端的了。设计的复杂性、光的物理特性以及由于测量原理本身的原因，TOF相机在10m的范围内的理论精度低于结构光系统。10m以上时TOF系统开始变得更好。TOF系统已经在汽车测距和基于视觉的安全系统中进行了大量评估和一些部署。

使用时间方式进行测量的好处之一是可以进行像素级处理。想象一个数据区域，它不是像之前讨论的那样分散在一个空间邻域上，而是随着时间的推移记录在同一个像素上。所有计算都在像素级别执行，避免了空间邻域分析，从而提高了精度并避免了块噪声和空间分辨率的损失。

TOF系统在某些情况下具有一些优势，例如当从相机到物体的距离更长时，但该技术目前仍然相当昂贵，而且它没有颜色数据。

结构光

原理

投影图案

通过场景中物体的变形/位移计算出深度信息

关键考虑因素

表面不需要纹理

单一图案-快速处理

基于区域的对应

块平均

结构光技术与激光三角测量技术有一些相似之处，但要复杂得多，提供的信息要多得多，并能生成更详细的点云。这是一种“全视野”方法，因为它提供了被拍摄对象的完整3D图像，而不仅仅是一条横截面线。

结构光系统采用高强度白光投影仪和相机进行成像。它们以固定的方向相互排列，投影仪相与相机成一定角度，相机与被拍摄场景成直角。

结构光以已知的光图案投射到物体表面，该图案表现为遍历物体的、宽度不同的高对比度光条纹图像。

每条条纹都被称为“边缘”，由数千条这样的条纹组成的网格图案照射在物体的表面上。如前所述，投影仪与物体成一定角度，相机垂直于物体。当条纹图案照射到物体上时，物体的表面畸变被捕获，生产一个非常详细的点云。并非所有结构光系统都使用条纹图案，该方法也可以使用点和其他不同的图案。

在单个投影图案的方案中，结构光系统类似于主动式双目立体技术(在空间区域/邻域上操作)，但没有第二个摄像头。但是，由于图案是结构化的而不是随机的，因此数据提取通常较少占用处理器，并且结构化图案避免了对应问题。不利的一面是，空间结构光的单个投影方式在块平均、分辨率和准确性方面确实面临与双目立体视觉相同的挑战。结构光系统通常也有与激光扫描仪相同的问题，涉及镜面反射，光亮表面或非常暗和光吸收性的表面。这些表面通常会导致数据丢失和测量错误。我们可以通过在方程中引入时域，结合空间和时域(如在时间编码结构光中)来克服块平均、空间分辨率损失和精度问题。

时间编码结构光

原理

投影条纹

通过场景中物体的畸变/位移提供深度信息

测量发射光和反射响应的时间

Zivid应用了这种技术的一种变体

关键考虑因素

时间编码投影图案，逐个像素处理

无需分析空间邻域

消除块平均

不需要表面纹理

空间和时间”的最佳组合

利用时间作为“基线”

可能是最准确的3D技术，基本原理决定质量

经常被误认为很慢，但像Zivid相机这样的现代系统越来越快

时间编码结构光系统在设计上类似于常规结构光系统，具有与场景成一定角度的高强度投影仪，并且相机正对场景。它们利用空间域和时域技术来提供非常详细的点云，还可以提供RGB颜色信息。Zivid3D彩色相机使用的就是时间编码结构光技术。

与其他技术相比，该技术的精确度和准确度最高可提高倍。正是由于这个原因，许多人认为时间编码结构光是3D机器视觉最有吸引力的方法和未来。

简单的结构光方法将单一图案投射到物体上。时间编码结构光将一系列独特的图案投射到物体上，相机为整个编码系列拍摄多张图像。在不同时间观察每个像素的强度，并用于建立相机和投影仪中各个像素之间的对应关系。由于使用了时间信息，因此所有计算都在像素级别执行，避免了对空间邻域的分析。这消除了任何块噪声或空间分辨率的损失。

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