在3D结构光领域，底层硬件厂商奥比中光和算法厂商商汤科技有何不同，双方是否具备对比性？

面结构光三维测量的原理是利用光源和相机对被测物体进行扫描,通过对扫描数据的处理,得出被测物体的三维形状和表面信息。资料扩展：三维测量，顾名思义就是被测物进行全方位测量，确定被测物的三维坐标测量数据。其测量原理分为测距、角位移、扫描、定向四个方面。根据三维技术原理研发的仪器包括拍照式（结构光）三维扫描仪、激光三维扫描仪和三坐标测量机三种测量仪器。三维测量可定义为“一种具有可作三个方向移动的探测器，可在三个相互垂直的导轨上移动，此探测器以接触或非接触等方式传送讯号，三个轴的位移测量系统经数据处理器或计算机等计算出工件的各点坐标(X、Y、Z)及各项功能的测量”。 三维测量的测量功能应包括尺寸精度、定位精度、几何精度及轮廓精度等。将被测物体置于三坐标测量空间，可获得被测物体上各测点的坐标位置，这项技术就是三坐标测量机的原理。三坐标测量机是测量和获得尺寸数据的最有效的方法之一，可以替代多种表面测量工具，减少复杂的测量任务所需的时间，为操作者提供关于生产过程状况的有用信息。

海洋虽然蕴藏着可促进人类社会发展的巨大宝藏，但也是很多重大自然灾害发生的源头。海洋灾害的发生，往往伴随着海洋环境的异常变化，例如局部海洋区域的海面高度和海面温度的异常升高。而海面高度的异常升高，例如“厄尔尼诺现象”，幅度仅为分米级，只有微波高度计能够敏锐地捕捉到这种细微的变化，同时还需要去除赤潮、海啸和风暴潮的干扰。三维成像微波高度计可为研究全球的海洋动力环境（包括海平面高度，海面风浪和洋流）提供直接的科学观测数据，同时也为全球能量交换、气候变化的研究提供不可或缺的科学依据。

前段时间国内备受关注的两大手机品牌，苹果、华为相继发布2019年度最新旗舰手机。无论是iPhone11还是华为Mate30Pro，两者均基于3D传感技术进行深度强化。3D传感究竟有何魅力，竟让一众主流手机品牌如此钟情？智能手机厂商钟情3D传感摄像头2017年起至今苹果一直推崇基于3D传感技术的FaceID，由此实现安全快捷的3D面部识别，可极大提升验证和支付等环节的便利性。为了实现3D传感与全面屏的完美融合，OPPOFindX采用的是全隐藏式3D摄像头模组，在解锁时镜头自动弹出进行3D人脸识别，独特的伸缩设计至今仍被众多用户津津乐道。（手机前置摄像模组里面的3D传感模组）当前应用在手机端的3D传感技术方案主要为3D结构光及TOF（光飞行时间法），苹果、OPPOFindX、小米以及华为Mate20Pro设计上使用的3D结构光技术，OPPOR17Pro、华为Mate30Pro、vivo陆续加入新的尝试，其3D深感摄像头均采用TOF技术。基于3D传感应用的创新体验彻底打开了人们的想象空间，手机厂商加速布局的原因正是看重其赋能智慧终端“看懂”世界的能力。3D视觉技术：结构光和TOF有何区别？什么是3D视觉技术？即是通过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，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。目前的智能手机领域采用的3D视觉技术解决方案主要是：3D结构光（StructuredLight）和TOF飞行时间法（Time-of-Flight）。（3D传感技术可感知物体的3D结构）3D结构光（StructuredLight）是将激光散斑图像投射到物体表面，由摄像头接收采集物体表面反射的信息，根据物体造成的光信号变化计算出物体位置和深度信息，识别精度能达到1mm，在性能相当的情况下，结构光比ToF消耗的功耗更少。目前苹果全系支持FaceID的机型、市面上主流的3D刷脸支付均为3D结构光技术，更为适合应用在近距离面部识别验证等场景。TOF飞行时间法（Time-of-Flight）则是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断并计算出物体的距离信息，这种方式具有实时性较好的特点，相对3D结构光算法比较简单，可测量较远距离（一般在100m以内），比如华为Mate30Pro推出的“隔空操控”操作功能便基于TOF技术捕捉手势动作，相对来说TOF更加适合远距离的应用。两种技术解决方案各有优势，适配于不用的应用需求及其领域，可以肯定的是，3D视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”。国内3D视觉技术发展现状3D视觉技术在众多领域具有极高的战略意义，国内一些雄厚技术实力的企业群雄并起，在该领域展开深入研究，目前中国3D人脸识别落地应用居全球领先水平。值得一提的是，国内3D视觉技术独角兽奥比中光，是唯一可实现量产结构光3D传感摄像头的中国企业，3D传感专利数与苹果、微软等并列世界前三，其3D视觉模组、算法以及配套解决方案可广泛适配于多品牌、多形态的智能终端，更是为3D视觉领域发展开拓广泛的应用场景。比如OPPOFindX、支付宝刷脸支付便是采用奥比中光3D视觉模组的方案。（国内首条刷脸乘车地铁采用奥比中光3D人脸识别技术）神通广大的3D视觉技术除了在旗舰手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D视觉方案几乎无所不能，在智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领域发挥重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。以我们每个人息息相关的智能家居领域为例，3D视觉可以令智能家电获得感知物体形态和距离的能力，为机器人增加“眼睛”智能识别不同物体的分类等；3D视觉所衍生的手势识别、骨骼识别可以让你用手势操控家电，开启智能家居的新时代。而在工业自动化领域，3D视觉技术同样有着巨大的商业价值。当机械臂或者机器人利用3D感知物体的大小、形态之后，可以实现对不同形状的物体进行高度自动化操作，不再局限于处理单一形态的物体，驱动工业生产力迎来创新变革。不难看出，无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端智慧化程度极为关键，这也便解释了为什么众多手机品牌如此钟情于3D视觉技术。一句赋能智慧终端“看懂”世界颇具深意，3D视觉技术在未来大有可为。

结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维资讯。目前结构光在三维测量、三维重建的应用还是很多的，在没有新的照明系统及技术代替还是不会过时的。

mate30pro搭载的摄像头系统是这个产品最大的亮点了，那mate30pro是3d结构光还是tof的呢，让我们一起来看看吧~ mate30pro是3d结构光还是tof 华为mate30pro的前置和后置摄像头模块都采用 3D 视觉技术的，所采用的方案均为 ToF 方案。它的后置摄像头采用了超感光徕卡电影四摄，包括 40MP 电影摄像头 + 40MP 像素超广角摄像头+ 8MP 长焦+ 3D 深感摄像头，双 OIS；前置则采用了 3200 万像素摄像头 + 3D 深感摄像头，还有姿势传感器、距离感应器等传感元件。 在目前3D视觉技术的三种主流方案（结构光、ToF 和双目立体成像）中，结构光和 ToF 受到智能手机行业的广泛关注和应用。二者的工作原理分别是： 结构光技术：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。 TOF 是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。 注：注：本文以华为mate30pro手机为例，适用于EMUI 10.1系统。 本文以华为mate30pro为例适用于EMUI 10.1系统

三坐标测量机是由三个互相垂直的运动轴X，Y，Z建立起的一个直角坐标系，测头的一切运动都在这个坐标系中进行，测头的运动轨迹由测球中心来表示。测量时，把被测零件凡放在工作台上，测头与零件表面接触，三坐标测量机的检测系统可以随时给出测球中心点在坐标系中的精确位置。当测球沿着工件的几何型面移动时，就可以精确地的计算出被测工件的几何尺寸，现状和位置公差等。

从计算机视觉概念和方法出发，将计算机视觉应用于空间几何尺寸的精确测量和定位，从而产生一种新计算机视觉应用概念--视觉测量。本书是作者研究组15年来从事视觉测量研究工作的总结和提炼，系统地介绍了视觉测量的基础原理、测量方法、关键技术与实用算法，并给出了几何变换与摄像机模型，视觉图像特征信息撮，典型算法硬件IP核设计，摄像机标定，双目立体礼堂测量，结构光三维视觉测量，多传感器三维视觉测量，流动式三维视觉测量，以及三个典型视觉测量系统

1、何为立体视觉？立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。2、立体视觉的应用领域？机器人、辅助驾驶/无人驾驶、无人机等等。3、立体视觉推理像素点深度的原理？立体视觉借鉴了人类双眼的“视差”原理，即左、右眼对于真实世界中某一物体的观测是存在差异的，我们的大脑正是利用了左、右眼的差异，使得我们能够辨识物体的远近。左、右眼的差异在立体视觉技术中，我们把它称作“视差（值）”。相应地，利用左、右图像中所有位置的视差，便可生成一幅视差图。4、立体视觉的研究方法有哪些？一般而言，立体视觉的研究有如下三类方法:(1) 直接利用测距器（如激光测距仪）获得程距（range data）信息，建立三维描述的方法;(2) 仅利用一幅图象所提供的信息推断三维形状的方法;(3) 利用不同视点上的，也许是不同时间拍摄的，两幅或更多幅图象提供的信息重构三维结构的方法。第一类方法，也就是程距法 (range data method)，根据已知的深度图，用数值逼近的方法重建表面信息，根据模型建立场景中的物体描述，实现图象理解功能。这是一种主动方式的立体视觉方法，其深度图是由测距器(range finders)获得的，如结构光(structured light)、激光测距器(laser range finders) 等其他主动传感技术 (active sensing techniques)。这类方法适用于严格控制下的环境(tightlycontrolled domains)，如工业自动化的应用方面。第二类方法，依据光学成象的透视原理及统计假设，根据场景中灰度变化导出物体轮廓及表面，由影到形(shape from shading)，从而推断场景中的物体。线条图的理解就是这样的一个典型问题，曾经引起了普遍的重视而成为计算机视觉研究领域的一个焦点，由此产生了各种各样的线条标注法。这种方法的结果是定性的，不能确定位置等定量信息，该方法由于受到单一图象所能提供信息的局限性，存在难以克服的困难。第三类方法，利用多幅图象来恢复三维信息的方法，它是被动方式的。根据图象获取方式的区别又可以划分成普通立体视觉和通常所称的光流(optical flow)两大类。普通立体视觉研究的是由两摄像机同时拍摄下的两幅图象，而光流法中研究的是单个摄像机沿任一轨道运动时顺序拍下的两幅或更多幅图象。前者可以看作后者的一个特例，它们具有相同的几何构形，研究方法具有共同点。双目立体视觉是它的一个特例。

光是一种人类眼睛可以见的电磁波（可见光谱）。在科学上的定义，光有时候是指所有的电磁波谱。光是由一种称为光子的基本粒子组成。具有粒子性与波动性，或称为波粒二象性。光可以在真空、空气、水等透明的物质中传播。

tof吧，结构光还是需要更进一步的

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。

线下人脸识别金融支付逐渐进入爆发期，然而人脸识别乱象层出不穷，消费者急需人像数据的隐私保护。业界普遍认为具有采集门槛更高、没有批量修改工具，仿制成本高、彩色+深度数据需匹配等特点的3D视觉技术能很好改善这一情况。作为3D视觉引领者，的卢深视 用3D全栈技术解决方案提升支付安全与体验 。 2021年4月9日，的卢深视受邀参加由CIOE和麦姆斯咨询共同主办的“人脸识别·金融支付”创新峰会。的卢深视模组方案事业部总经理崔哲带来了《 传感+AI 3D全栈 提升支付安全与体验的技术解析 》的分享，同时，还与诸多嘉宾围绕金融级3D人脸支付产业关键技术及发展趋势进行了探讨。 的卢深视模组方案事业部总经理崔哲表示，刷脸支付的主要痛点是安全问题，消费者担忧个人信息被泄露、账户资金被盗用。 目前的机器视觉身份识别系统主要是基于图像的人脸识别，存在受光照影响大、鲁棒性不够好等问题。更重要的是，2D照片数据已经泛滥，且复制和批量修改成本极低，无法作为人像隐私数据得到保护。 二维识别无法满足现有需求的情况下，三维机器视觉技术应运而生。 由于三维比二维多了一个维度的信息，因此在其拓展二维应用范围的基础上，又可以完成二维无法做到的“痛点型应用”。最重要的一点，三维机器视觉技术相较于传统二维视觉，具有极高安全级别的防作伪优势，可以抵抗照片、面具、头模等多种攻击手段。 崔哲总结道，“3D数据由于采集门槛更高、没有批量修改工具，仿制成本高、彩色+深度数据需匹配等特点，可以有效地把生物识别隐私数据保护起来。相信未来2到3年内人脸信息安全可能是立法风口。” 随着3D技术日臻成熟，批量化落地生产使得成本降低，凭借更优性价比，3D视觉感知系统将成为机器标配的眼睛。 的卢深视深耕三维机器视觉领域多年，以“人”为标的物，通过“光电+算法”结合，形成了全栈3D机器视觉技术，并搭建其智能架构，持续进行规划与布局。 针对现阶段3D视觉行业的核心难点集中在产业链匹配并不完善，供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题，在产业链环节的卢深视定位为三维视觉感知系统技术方案提供商，深入市场调研，从应用层面打磨硬件产品，推出两款“光学+算法”全技术栈高度可控的高精度3D CV相机：高精度RGBD相机青鸾和3D-Face ID智能模组重明。 两款自研国产3D CV相机均已实现量产，在5米范围误差小于1mm，指标超越国际3D相机巨头，且量产良率超99%，精度全球领先，具备独家专利技术，高度自主可控。基于前端低功耗嵌入式平台，两款相机均可实现非接触式精准识别，基于结构光原理，更可还原人脸高精度3D细节信息，通过人脸立体尺寸信息精准辨识人员身份，同时对于二维和三维攻击识别正确率高达99.99%。 安全性上，该相机模组在 辨识算法 和 活体检测 两类测试认证中，均通过银行卡检测中心BCTC最高级别认证，满足金融支付要求。防作伪上，通过了国家工信部对抗样本攻击检测，检测结果表明，的卢深视3D人脸识别产品对于对抗眼镜的防御能力达到100%。 的卢深视正在用3D全栈技术解决方案提升支付安全与体验，其高精度3D CV相机已逐步在智能门锁、金融支付、轨道交通、公共安全等领域成功实现应用落地。 未来，的卢深视将持续以三维视觉全栈技术为核心，赋能百业千家，提升“人”的身份、行为、轨迹的精细数字化感知能力，保障 社会 生活的安全与效率。

2D是平面的，3D是立体的。2D也能做出立体的视觉效果，但是没有3D的效果好。3D只很难做出纯平面的效果，看上去都是立体的。 2D：二维，平面的，3D：三维，立体的 2D是长和宽，3D是长宽高。2D一般是手绘，3D是建模，也有不少2D模拟3D的效果，绘图高手都是在2D上表现3D空间，就是人们常说的活灵活现的。在平面的纸上画出了立体的效果. 2D游戏的典范就是我们经常玩得扫雷、纸牌乃至连连看等，这类游戏的绘图模式仅仅是用像素平面绘图或者是矢量绘图（也就是在x.y平面直角坐标上的绘图） 3D游戏的典范就是CS，极品飞车，乃至Doom。这类游戏的绘图模式是采用代码直接控制显示卡等硬件经过复杂的三维几何运算得到看似逼真的三维立体图像。

可以获取物理世界的空间信息， 也可以获得立体三维的物理信息。

人类通过眼睛来认知周围的环境，同样的，智能硬件也需要一双“眼睛”，以实现定位导航，认知周围环境。 小觅智能创始人兼CEO庞琳勇认为，“我们的VPS（Visual Positioning System）视觉定位导航系统就像汽车的GPS，可以为90%使用场景在室内的服务机器人提供更成熟的定位导航解决方案，为机器人装上一双可以实时精确定位的‘眼睛"。” 深耕立体视觉多年，师从光学测量泰斗级人物 2014年时，庞琳勇刚拿到美国斯坦福大学机械工程博士和计算机科学硕士（机器人视觉专业），随即就扎进了AI创业大军，于硅谷创立了“小觅智能”。 在还没出国前，他曾师从光学测量泰斗级人物伍小平院士，在立体视觉领域深耕多年，并获得了多项专利。用庞琳勇的话来说，老天看他比较勤奋，所以多次把幸运降到他的头上，有了现在的成绩。 硅谷之外，小觅智能在国内也设立了数个办事处，分别担任着不同的职责。 硅谷公司主要负责技术探索和海外市场，北京公司负责硬件的设计、视觉定位导航平台的产品化，无锡公司则侧重于扫地机器人应用的开发、客户合作和运营等。 “小觅起源于硅谷，我们的定位是一家硅谷的公司，一家世界的公司。” 小觅智能的团队中，核心成员多来自于三星、华为、百度等行业巨头相关事业部。“2018，小觅智能的团队将达到百人规模，横跨中美（硅谷、北京、无锡），从而保障一流的设计、研发、产品化以及市场化能力，为客户提供完善的售后服务体系。” 定位VPS视觉定位导航，打造“视觉+结构光+惯性导航”融合产品 自成立以来，小觅智能就专注于立体视觉技术整体解决方案，并自研了VPS视觉定位导航技术。 目前，在机器人于未知环境运动时的定位和地图构建问题上，“SLAM算法”是大多数人想到的解决方案。在具体的操作上，SLAM算法的实现途径主要有三种，分别是电磁信号、激光和视觉。 庞琳勇指出，在最终效果上，电磁信号和激光的解决方案大多具备布置麻烦、成本高、精度差以及无法准确区分识别物体和人等缺陷。 至于视觉方面，具体可分为3大类、5小类，其中，“精度漂移”（实时定位不准确等）是大多解决方案所面临的问题，而这些问题可以通过“双目+结构光+惯性导航”的组合方式来解决。 这也是当前小觅智能在VPS视觉定位导航技术研发中所主攻的方向。 “我们向市场提供了视觉+结构光+惯性导航的硬件开发方案——小觅双目摄像头（MYNT EYE）系列产品，包括已经面世的标准版和即将于今年第三季度发布的深度版，均适用于室外强光环境和室内黑暗环境，能够完美解决室内白墙和无纹理物体的识别难题。另外，其中的‘惯性导航"也可以为VSLAM（基于视觉的SLAM）的应用提供精准的云端互补数据，相较其他单一方案拥有更高精度和鲁棒性。” 如此一来，基于“视觉+结构光+惯性导航”方案，在陌生环境中，搭载了小觅双目摄像头的机器人可以在自主行走的过程中实时三维重建现场环境的地图，也可实现避障，充分认知所处环境。在这之后，当主人给机器人下达位置指令，后者便能够做到路线的自主规划，并在遇到障碍的时候实时调整、重新规划路线。 无人驾驶汽车是当红炸子鸡，但VPS更大量级的市场不在这里 当前，就各类智能硬件而言，视觉解决方案已经成为了一种必然，也在多个方向实现了落地。 其中，无人驾驶汽车可以说是眼下智能硬件领域的“当红炸子鸡”，其视觉解决方案也理所当然的成为了一个“热门”。以激光雷达为例，目前这一领域的玩家有数十个，一套激光雷达感知硬件最贵的有几十万美元，实现量产之后，这一价格将有望降到几万甚至几千美元。到2022年，激光雷达的市场将达到52亿美元。 从以上数据来看，激光雷达的市场前景可谓相当不错。 不过，“比它大几个数量级的市场是各种需要无人驾驶的无人送货小车、无人机、物流仓储机器人、商用服务机器人、家庭服务机器人、扫地机器人、智能玩具等等，它们需要的是几百美金甚至几十美金的视觉定位导航避障方案，这就是我们针对的市场。” 在庞琳勇看来，相比于竞品， 除了“视觉+结构光+惯性导航”的核心优势，小觅智能在产品和技术上还具备高性价比、本地化技术支持、定制化产品开发、算法硬件化等多个优势。 比如小觅双目摄像头深度版，“它提供基于深度计算芯片的直出深度方案，无需上位机，也可提供最高720p/60fps的深度数据输出。此外，基于小觅智能提供的SDK接口和VSLAM开源项目，客户也能够迅速集成方案，加速实现产品研发进程，实现方案的快速产品化和落地。” 其中，在算法硬件化方面，除了基于“视觉+结构光+惯性导航”组合的小觅摄像头，小觅智能也拓展了“智能机器人”硬件业务。 “机器人整机业务，对小觅智能来说是作为一种搭载VPS（视觉定位导航技术）的整体解决方案的呈现，方便为更多没有算法开发团队的客户提供更完整便捷的解决方案，同时也为我们自己的VPS方案提供了实际的落地验证。” 最后 当前，在这个数据如同“石油”般存在的时代，小觅智能“正逐渐将算法硬件化，以进行更多应用深度学习的算法的研究和实践，并在逐渐扩大用户的过程中积累越来越多的数据，继而改善深度学习训练模型，进入一个正循环。”以形成一个可以抵御别人进攻的数据壁垒。 庞琳勇表示，小觅智能的战略目标是成为全球领先的视觉定位导航VPS云服务商，通过云端给每一个终端机器人、无人车、VR和AR设备提供最强大的视觉VPS方案。 如果以2018年为一个时间节点，除了继续强化双目硬件模块、VPS和人工智能技术的投入，为多行业提供优质的双目视觉硬件和方案。庞琳勇透露，他们还将与申通等物流快递业公司展开深度战略合作，将VPS视觉导航技术应用到包裹收检、物流无人车、AGV小车、智能叉车等智能物流项目中，助力物流行业的自动化与智能化发展，提升行业整体运营效率。 【镁客·请讲】 专注于报道科技创新项目；我们敞开心扉面对每一位 创业 者，力求为您呈现一群鲜活、有性格的品牌和人物；我们倾听 创业 故事和人生经历、探讨商业模式和行业趋势、对接资本市场和供需双方，以期为产业发展注入新的活力。 欢迎做客【镁客·请讲】，栏目合作请发送邮件至：post@im2maker.com

智东西（公众号：zhidxcom） 文 | 季瑜生 当经历了2017年的疯狂点位大战以及2018年的巅峰急坠之后，智能货柜终于迎来了行业的终极形态——3D动态智能货柜！ 3D动态智能货柜就能为这个行业带来了什么？高空间利用率、精准商品识别效率以及低计算量之外，技术是否已经成熟，产业链的构建是否完善，巨头们到底有谁在瓜分这块距离用户最近的蛋糕？ 带着这些问题，在过去的几周里，智东西在采访了数十位行业头部玩家以及领域内专家后发现：当前的3D动态视觉货柜正处在大规模爆发的前夜，一场关于技术以及点位抢占的商业竞赛在2019年一触即发。 一、一年升级四次，智能货柜终极形态显现 站在3D动态货柜破空而出的当下，我们会发现在经历了一年多的发展后，无人货柜早已脱离了草莽阶段，精细化运营以及角色区分正成为当下行业的一大趋势。 这一阶段，出现了阿里为代表的智能货柜平台商，以每日优鲜为代表的货柜运营商，以及以小卖柜为代表的整体货柜制造商，进一步拓展到产业链上游，我们会发现以图漾 科技 为代表的3D摄像头厂商已经准备就绪，同时以深视 科技 为代表的3D动态子模块提供商也早已等待多时。 而从技术角度来看，你会发现一切发展的迅速而又静默，短短一年多时间，产品方案就已经经历了四代升级。 从无人货架进化到智能货柜的第一代雏形大概发生在2017年初，当年4月“CITYBOX”智能货柜上线，主要采用了RFID频射标签进行自动扣款的方式。 在这种运营方式中，每一件商品都会贴上一个成本大约为5毛的RFID标签，然后货柜的每一层都会装上相应的传感器，价格约在千元左右，商品进出全部会被传感器所捕捉。 但是没过多久，RFID方案就由于用户可能撕标签带来商品盗损，以及部署、运营成本过高而迅速被市场淘汰。曾有业内人士笑称，做RFID方案货柜的最后都是给标签厂打工的。 接着，到了2018年年初，以非典型智能货柜玩家深兰 科技 为代表的机器视觉智能货柜面世，将智能货柜的市场带到了“摄像头”时代。 这一时期的智能货柜会在每层的顶部中央位置都放一个摄像头，或者在每层的左右两侧各布一个摄像头，然后算法会根据每层的摄像头记录下的货柜开门前后每层商品的变化来完成扣款。 但是这种方案由于需要摄像头完整的拍到每层商品变化，因此这就需要商品的摆放不能发生堆叠，并且摄像头与商品中间也要留出很大空距，因此这一方案虽然保障了安全但却造成了极高的空间浪费。 另外，一旦需要对SKU进行增减，静态方案就需要对单品SKU的训练进行不断的位置调整训练，以应对各种可能的取放情况，因此方案整体会出现过拟合以及对SKU品类限制较高的情况。当前市面上的主流静态方案应用还都停留在卖饮料等典型标品的阶段。 可以弥补这种缺陷的则是动态视觉方案，2018年3月，YI Tunnel在“中国零售数字化创新大会”上首先亮相了这项技术。同样是以计算机视觉识别商品，动态方案利用的是门口的四个摄像头来识别用户开门后手上的商品，因此对于货柜内部商品的摆放几乎没有任何要求，同时也减少了智能货柜内部的摄像头数量。 不过与静态识别可以将所有数据上传云端后再进行识别不同，动态识别需要对连续多帧的图像中的每一个像素点都进行识别，需要进行大计算量的本地化部署。具体来说，传统动态方案通常需要摄像头配备720的像素，每秒60帧的速率。计算所需的最普通的一个1070的显卡就要五千块左右，另外还需要主板、CPU、内存、封装等一系列配置，最后，一套系统部署下来单柜成本就会提升近万元。 为了降低本地化部署的成本同时降低背景对识别效率的影响，3D动态方案在2019年年初正式登场。 3D动态方案与传统动态方案的主要区别在于一个用于定位的3D摄像头的引入，它可以原有的2D摄像头抓拍中从空间角度对用户手上的物品进行像素级定位，进而将无关背景做到擦除，只识别特定区域内的商品，做到减少计算量从而降低成本的目标。 二、三大头部入场，2019战事一触即发 在3D动态视觉货柜迎来爆发的前夜，最先面世的产品是小卖柜在2018年12月中旬发布的“极目系列动态视觉智能货柜”。 有业内人士透露，当前小卖柜的这一款产品事实上还没有进入大规模的地推阶段，不过已经有了小范围的量产，在一些展会上我们可以看到该款产品的亮相。 从技术角度来看，这款产品是主要利用Intel OpenVINO AI工具包开发，基于3D+2D的动态视觉识别辅以重力感应的方式，货柜可以容纳240件商品堆叠放置，而结算的准确率则可以达到99%。无论用户单手、双手还是多次取放都能做到实时交互与识别。 硬件配备上，极目系列动态视觉智能货柜使用的是一款低功耗的边缘计算设备来实现模型推导加速，可以在用户关门的瞬间，在本地就完成结算，极大的缩短了用户购物的结算时间与宽带成本。 耗电量上，这款产品的容量柜机容量510升 ，还配上了一块21.5寸的LED大屏，可以实时显现用户取放的商品及定价，但是功耗仅为3度/天。 除了整柜制造商小卖柜外，当前阿里也在以平台商的角度对这一方面进行积极的 探索 。 自2016年的双十一起，阿里的新零售智能事业群就已经开始了智能货柜的立项，到了2018年年底，正式开始了对3D动态智能货柜的 探索 。 据悉，阿里为了铺设这套3D动态方案曾经前后接触过三家方案商的产品，其中准确率、售价、用户体验都是重要考量。 不过据阿里内部人士表示，设备正式铺开之前，设备还需要一段时间的测试与优化，当前在阿里巴巴的西溪园区已经有了少量设备开始了测试。 预计今年的11月份左右，阿里将对这套设备进行大范围的铺展推广 。 货柜运营商每日优鲜方面，有消息称其早在2018年的四月左右就已经开始了对3D动态视觉方案的 探索 ，当前已经在个别点位进行了试运营。 三、迎接市场爆发，三维视觉算法提供商已经就位 “如果三维的方案都跑不出来，智能货柜也就别做了。”在问及关于智能货柜未来几年的发展后，深视 科技 CEO张磊这样对智东西表示。 深视 科技 是一家计算机三维视觉算法提供商，核心创始人员均毕业于北大电子系，拥有芯片、算法、计算机视觉等多个领域十余年工作经历，同时拥有多项相关的行业专利。 早在2017年年中的无人货架浪潮刚刚兴起的时候，张磊与其他两位核心创始人员就将目光瞄准了3D动态视觉方案的智能货柜之中。 而他们所负责的正是货柜当中的3D动态视觉系统子模块，简单来说就是3D动态方案中的商品识别算法研发以及相应的硬件采购配置。 在他看来，此前市面上主流的智能货柜解决方案都或多或少有一些致命伤的存在。而3D视觉方案所带来的货柜空间利用率高、本地化部署成本低以及商品识别的精准度高这三大优势则正好可以解决此前的一些行业方案的不足。 当下定决心做这一行之后，他首先确认了一个原则就是要将方案做的通用且高效。 此前市面上的一些3D动态视觉方案，大多与微软的三维视觉 游戏 Kinect相类似，但是这种方案当时只能跑在X86的平台之上，如果要做到大规模的行业应用，成本就成了致命伤。 因此如何能够ARM平台，根据硬件特性对算法进行优化就成了当务之急。在解决了这一问题之后，成本问题也就随之骤降，张磊表示，当前深视 科技 一套完成CPU、GPU、内存等封装的系统也不过两千元左右，仅仅是2D动态方案的三分之一左右。 在解决了技术上的难题之后，如何将一个demo变成行业通用的稳定方案也同样是一个不容忽视的问题。 最简单的事情，就比如四个2D摄像头的布局，一般人可能会想到顶上两个摄像头方向向下，底部两个摄像头方向向上，这样就可以将用户的行为比较清晰的捕捉完全。 但是实际应用之后，就发现这一方案根本行不通，夏天女孩子穿短裙的话就足以让这套方案变得十分尴尬。经过商讨，最终大家才确定了四个2D摄像头两个在顶上，两个在中间，一个3D摄像头在顶部的中间位置，全部向下拍摄的方案。 甚至关于3D摄像头的位置也是一个被反复商讨优化的问题。最开始，由于3D摄像头会存在一定的盲区，大家会将3D摄像头的位置放的比较高，但这样部署之后摄像头就无法捕捉到用户本身，这又对识别效率带来一定的影响。 另外，有时候会出现用户单手拿多件产品的问题，这会对商品的识别效率带来一定的影响。 本以为这是个要通过各种硬件升级或者算法优化的复杂问题，但是最后通过在柜子顶部以及每层货架的底部加上一块透明挡板，就完成了让用户无法在盲区内取出商品，也无法一次性取出太多商品的目的。有一位前来参观的行业大佬曾经笑言，你们这一块板子可以申请专利了。 在解决这一系列的难题之后，当前深视 科技 的这一套系统也已经在一些主流的整柜厂商完成了小规模的部署以及内测。 四、迎接市场爆发，3D摄像头迎来了智能货柜的定制化时代 深视 科技 的3D摄像头提供方图漾 科技 几乎也是在2017年就将目光瞄准了消费领域。 在图漾 科技 CEO费浙平看来，3D摄像头在工业级的应用在当时已经逐渐成熟，足以支撑企业的稳定盈利。而同样对3D视觉有着迫切需要的零售行业当前还处于蓝海阶段。 虽然底层的硬件技术上，工业领域与零售领域的区别并不算大，但是针对不同行业，摄像头的参数、镜头等配置依旧需要漫长的时间调整。 从2017年决定进军消费领域到2018年需求逐渐显现的一年时间里，费浙平把精力主要放在了产品针对特定消费领域的打磨上。 首先是技术的选择上，当前市面上的3D摄像头方案主要有以下几种类型：TOF、RGB双目、结构光。 三种主流方案中，比较成熟的是结构光和TOF。其中结构光方案最为成熟，但是极易受到外界光的干扰、响应速度较慢、识别精度较低；TOF则在这几个方面比结构光方案具有一定的优势，因此TOF成为了目前在移动端被看好的方案。基于视差原理的双目立体成像方案抗环境光干扰强，分辨率高，也是移动端可选方案之一。但是纯双目方案当前页存在着在纹理单调的环境中找不到匹配点而失效的缺点。 与市面上的传统方案不同的是，图漾采用的则是主动双目视觉方案，3D视觉传感器由双目红外摄像头、彩色摄像头和光学增强系统组成，也就是将双目方案与结构光方案整合。 其中，光学增强系统也就是业界所成称的结构光，本质上就是一个激光投射器，双目摄像头相当于接收器。当投射器投出的光线打在物体表面，物体将光线反射到两个摄像头内，以此收集相应参数信息，再由图漾搭配的算法，通过计算给出物体的长宽高、距离等物理属性。可以克服以上几种方案在精准度以及效率上的不足。 除了技术问题，还有产业定制化的问题需要应对。 一般来说，应用在消费领域的摄像头售价仅在中下游的水平，因为其对于远距离识别的精准度要求并不高。但是针对这一领域，对硬件的盲区范围、视角以及速度却有着更高的要求。 以帧率来说，一般的3D摄像头帧率是每秒30帧，但是在智能货柜中就需要60帧才能支持用户的快速的取放。视觉盲区的大小上，当前市场主流的方案盲区较大，一般要50公分开外才能有数据，但是在智能货柜中，这一参数必须缩短到20甚至15厘米以内，以防止用户从盲区取货带来商品的盗损。与此相配合的镜头视角上，也需要从60度扩展到90度或者100度。 这些看似容易，但是却涉及到了镜头的更换，传感器参数的调试，以及重新打版的产能投入，如果没有提前预测到市场的这一需求或者没有足够的技术保障，是无法满足客户的这些需求的。 而在完成demo之后，如何保障在真实情况下适用，依旧需要漫长的压力测试之路要走。例如最基本的问题：用户什么动作才是正常的，什么动作是违规的，真实情况下会出现什么比较异常的消费行为，需要对相应的硬件产品的参数要提出什么需求，这些都需要时间的验证。 但获取消费者行为数据并不是普通硬件厂所擅长的，因此获得头部客户的支持，共同完成产品的打磨又成了必须迈过的一道坎，费浙平表示，当前图漾已经与多家头部3D动态货柜厂商达成了深度合作。 五、3D智能货柜未来的可能与当下的局限 为什么做智能货柜？不同的身份会有不同的考量，于品牌商小卖柜而言或许这将带来更大的货柜销量，于运营商每日优鲜而言，这或许将带来运营效率的成倍提升以及成本的急速下降，而于阿里而言，作为对新零售的重要 探索 方式，这或许将为其再造一个线下的天猫。 当前阶段，国内的电商的爆发性增长几乎不会再来临，而剩下的用户大多沉淀在农村与线下领域。农村方面，无论是拓展的速度还是增长的幅度都十分有限，而线下则几乎是一块未经开垦的处女地，如果将其利用得当，很可能会带来一次爆发式的增长。 简单的算一笔账，如果运营商铺设两万台设备，单台设备一天的订单量仅为15单，那么单日的订单量就可以达到三十万。而电商新贵拼多多在创立两年后的日订单量也不过30-40万。于阿里而言，这几乎是再造了一版线下的天猫。 而深扎线下场景的智能货柜还可以完成一些线上的天猫与拼多多所不能完成的事情。例如天然的广告展示属性与和用户更近的距离。 以友宝在线为例，这是一家传统的自动贩售机厂家，根据其财报披露，友宝在线2018年上半年运营设备总量大约为5.5万台，营业收入11.41亿元，净利润8604.85万元，而其中广告端的收入就达到了2.14 亿元。 如果以日本共计五百多万台收货机的密度来算，而当前的市场总量还远远未到饱和。如果将中国的售货机、智能货柜大屏全部利用起来，那么再造一个分众传媒也不是难事。 未来可能无数，但是眼前仍有问题有待解决，从技术成型到市场成熟，涉及的一整条产业链的交互配合。 尽管在当前阶段，3D动态识别技术在智能货柜中的应用已经基本成型，但如何保障及真实情况下的运营效率以及其他配套硬件的产能供给，这都是需要在不断的优化中慢慢改进的。 一方面，从技术指标上来看，如何降低用户单手取三件或多件商品的识别误差还需一些改进，这种针对各种突发情况的改进还需真实情况下的货柜运营方反馈。 效率上，尽管3D动态识别相较传统的静态识别的SKU训练速度已经有了非常大的改进，但是单品两千张的训练样本需求在面对大规模SKU上架时仍旧需要对算法、算力、成本以及时间消耗进行一定的考量。 配套设施上，尽管当前的3D视觉技术已经相对成熟，但是用于复核校验的微重力感应设备还没有完成对零售行业的定制化生产，这也对设备的大规模投放时间带来了一定的影响。 不过，当技术与模式都已成型，剩下的事情一切交给时间就好。 结语：终极形态已定，市场是否将重现2017点位大战？ 从兴起到如今，无人货柜走过了过山车似的两年，第一年里，草莽丛生，资本、点位大战高潮迭起，第二年里，玩家疯狂退却，形态一年四变。 当终极形态被基本定格在3D的动态方案，技术已经成型，智能货柜的下半场将走向何方？2017年的点位大战又是否将重现江湖？ 或许技术的成型会给这个行业带来一管大剂量的强心针，但是市场却从来不会这么简单，形态只是这个市场上露出的冰山一角，海平面之下的供应链之战、支付入口之战、供应商抢夺战……一切都，还待定。 尽管如此，技术的进步依旧为这个行业的发展带来了无限可能，在一片高呼智能货柜已死，无人零售没有未来的唱衰中，3D动态视觉正将智能货柜推向再一次爆发的前夜。

什么是3D视觉技术？即是通过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，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。目前的智能手机领域采用的3D视觉技术解决方案主要是：3D结构光（Structured Light）和TOF飞行时间法（Time-of-Flight）。无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端智慧化程度极为关键，这也便解释了为什么众多手机品牌如此钟情于3D视觉技术。一句赋能智慧终端“看懂”世界颇具深意，3D视觉技术在未来大有可为。

行啊，这个拥有自己的核心控制板算法团队，生产能力和工厂配置完善，大家比较认可

有。根据查询CSDN官网显示，在3D视觉技术方案中，市场主流的有双目视觉、飞行时间（TOF）、结构光三种，其中双目结构光可以通过左右两个摄像头同时拍摄同一物体。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMO和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

大疆产品当然有壁障系统，如，Mavic是大疆最新出的折叠无人机， 具备精灵4 所有功能，也有精灵4 所不具备的功能，如折叠，地形跟随，手机控制等，续航时间差不多，mavic的图传距离更长，图传像素也更高。相关信息参考

要选定某个项目，触摸该项目；要激活或者关闭某个项目，连按两次；要滚动屏幕，用三根手指滑过屏幕；

不要局限于中文信息。用google搜索"Coaxial light"，就有相当多的介绍。下面这个有图解:http://www.forensicphoto.ca/ring_prism.html产品列表: http://www.led-i.com/CoaxialLight.htm

在目前主流的3D视觉方案，结构光和 ToF 受到智能手机行业的广泛关注和应用，比如苹果就是采用的3D结构光方案，那荣耀magic3pro是3d结构光还是tof？ 荣耀magic3pro是3d结构光还是tof? 荣耀magic3pro不是3d结构光而是采用TOF 3D感应技术，其前置配备了一颗1300万像素的广角摄像头和一颗3D深感摄像头。 3D结构光技术原理：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。 TOF原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。 结构光精度高，但元件多体积大。TOF精度稍逊武结构光，但是体积小很多。但两者之别的安全等级都达到了支付级别。 本文以荣耀magic3pro为例适用于Magic UI 5.0系统

你好三，d视觉技术是采用3d镜头和算法的测量模式测量顺数，它能在一秒之内就能得出测量结果。

3d深度相机特点是什么？一起来了解一下吧一、3d深度相机特点1、结构光技术，根据光信号的变化计算物体的位置和深度等信息，快速复原抓取物件的三维空间，实现高精度识别。2、高帧率+智能算法，采用高帧率相机和特有的处理算法，能在小幅抖动下快速获取准确的三维信息。3、3d相机组采用MEMS编码光栅结构光进行扫描，根据图像恢复算法重建出物体的真实三维点云数据。4、满足工业级高分辨率、亚毫米测量的三维视觉应用需求。5、该设备体积小、景深大、测量精度高、成本低、操作简单。6、3d深度相机可应用于生物识别场景。目前市场上主流的有四种3d视觉技术：双目视觉、TOF、结构光3d成像和激光三角测量。1、双目视觉双目技术是目前较为广泛的3d视觉系统，它的原理就像我们人的两只眼睛，用两个视点观察同一景物以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像的视差，来获取景物的三维信息。由于双目技术原理简单，不需要使用特殊的发射器和接收器，只需要在自然光照下就能获得三维信息，所以双目技术具有系统结构简单、实现灵活和成本低的优点。适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制，不过双目技术的劣势是算法复杂，计算量大，而且光照较暗或者过度曝光的情况下效果差。2、3d结构光技术它通过一个光源投射出一束结构光，这结构光可不是普通的光，而是具备一定结构（比如黑白相间）的光线打到想要测量的物体上表面，因为物体有不同的形状，会对这样的一些条纹或斑点发生不同的变形，有这样的变形之后，通过算法可以计算出距离、形状、尺寸等信息从而获得物体的三维图像。3、激光三角测量法它基于光学三角原理，根据光源、物体和检测器三者之间的几何成像关系，来确定空间物体各点的三维坐标。通常用激光作为光源，用CCd相机作为检测器，具有结构光3d视觉的优点，精准、快速、成本低。4、TOF飞行时间法成像技术TOF是TimeOfFlight的简写。它的原理通过给目标物连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。TOF的核心部件是光源和感光接收模块，由于TOF是根据公式直接输出深度信息，不需要用类似双目视觉的算法来计算，所以具有响应快、软件简单、识别距离远的特点，而且由于不需要进行灰度图像的获取与分析，因此不受外界光源物体表面性质影响。典型的TOF3d扫描系统每秒可测量物体上10,000至100,000个点的距离。不过TOF技术的缺点是：分辨率低、不能精密成像、而且成本高。总的来说，无论是立体视觉、结构光、激光三角测量还是TOF，没有哪种技术是更好的，只有哪种技术是更适合的。

奥比中光3D结构光、3D传感摄像头能让硬件设备拥有一双感知环境的“智慧之眼”，并拥有人脸识别、手势识别、人体骨架识别、三维测量、环境感知、三维地图重建等数十项功能，可广泛运用于电视、手机、机器人、无人机、物流、VR/AR、智能家居安防、汽车驾驶辅助等领域。

3d扫描仪原理及相关介绍现在多东西都是用3d的原理呢，3d电影也看了，那3d扫描呢，你也知道多少?3d扫描你见过还是碰过还是真真切切的用过?以下是我跟大家分享3d扫描仪原理及相关介绍，希望对大家能有所帮助！三维扫描仪(3Dscanner)是一种科学仪器，用来侦测并分析现实世界中物体或环境的形状(几何构造)与外观数据(如颜色、表面反照率等性质)。搜集到的数据常被用来进行三维重建计算，在虚拟世界中创建实际物体的数字模型。这些模型具有相当广泛的用途，举凡工业设计、瑕疵检测、逆向工程、机器人导引、地貌测量、医学信息、生物信息、刑事鉴定、数字文物典藏、电影制片、游戏创作素材等等都可见其应用。三维扫描仪的制作并非仰赖单一技术，各种不同的重建技术都有其优缺点，成本与售价也有高低之分。目前并无一体通用之重建技术，仪器与方法往往受限于物体的表面特性。例如光学技术不易处理闪亮(高反照率)、镜面或半透明的表面，而激光技术不适用于脆弱或易变质的表面。三维扫描仪分类与功能编辑大体分为接触式三维扫描仪和非接触式三维扫描仪。其中非接触式三维扫描仪又分为光栅三维扫描仪(也称拍照式三维描仪)和激光扫描仪。而光栅三维扫描又有白光扫描或蓝光扫描等，激光扫描仪又有点激光、线激光、面激光的.区别。三维扫描仪功能:1：三维扫描仪的用途是创建物体几何表面的点云(pointcloud)，这些点可用来插补成物体的表面形状，越密集的点云可以创建更精确的模型(这个过程称做三维重建)。若扫描仪能够取得表面颜色，则可进一步在重建的表面上粘贴材质贴图，亦即所谓的材质印射(texturemapping)。2：三维扫描仪可模拟为照相机，它们的视线范围都体现圆锥状，信息的搜集皆限定在一定的范围内。两者不同之处在于相机所抓取的是颜色信息，而三维扫描仪测量的是距离。拍照式三维扫描仪拍照式三维扫描仪扫描原理类似于照相机拍摄照片而得名,是为满足工业设计行业应用需求而研发的产品，它集高速扫描与高精度优势，可按需求自由调整测量范围，从小型零件扫描到车身整体测量均能完美胜任，具备极高的性能价格比。目前已广泛应用于工业设计行业中，真正为客户实现"一机在手，设计无忧"!拍照式结构光三维扫描仪是一种高速高精度的三维扫描测量设备，采用的是目前国际上最先进的结构光非接触照相测量原理。结构光三维扫描仪的基本原理是：采用一种结合结构光技术、相位测量技术、计算机视觉技术的复合三维非接触式测量技术。采用这种测量原理，使得对物体进行照相测量成为可能，所谓照相测量，就是类似于照相机对视野内的物体进行照相，不同的是照相机摄取的是物体的二维图象，而研制的测量仪获得的是物体的三维信息。与传统的三维扫描仪不同的是，该扫描仪能同时测量一个面。测量时光栅投影装置投影数幅特定编码的结构光到待测物体上，成一定夹角的两个摄像头同步采得相应图象，然后对图象进行解码和相位计算，并利用匹配技术、三角形测量原理,解算出两个摄像机公共视区内像素点的三维坐标。拍照式三维扫描仪可随意搬至工件位置做现场测量，并可调节成任意角度作全方位测量，对大型工件可分块测量，测量数据可实时自动拼合，非常适合各种大小和形状物体(如汽车、摩托车外壳及内饰、家电、雕塑等)的测量。拍照式光学三维扫描仪，其结构原理主要由光栅投影设备及两个工业级的CCDCamera所构成，由光栅投影在待测物上，并加以粗细变化及位移，配合CCDCamera将所撷取的数字影像透过计算机运算处理，即可得知待测物的实际3D外型。拍照式三维扫描仪采用非接触白光技术，避免对物体表面的接触，可以测量各种材料的模型，测量过程中被测物体可以任意翻转和移动，对物件进行多个视角的测量，系统进行全自动拼接，轻松实现物体360高精度测量。并且能够在获取表面三维数据的同时，迅速的获取纹理信息，得到逼真的物体外形,能快速的应用于制造行业的扫描。话是说那么多了，现在你总算对3d扫描有点理解了吧，3d扫描应用很广，功能不人是你所能猜测的到的厉害，还有人说在不久的未来，现在的建房装修工人都要下岗了，因为3d扫描的出现，以后建房子都是直接3d版的扫描出来了，省了人力和物力，工地上只要有一个人在操作机器就好了。这个你相信吗?我觉得还是会有这个奇迹出现的。扫描仪怎样建三维坐标系统要建立一个扫描仪的三维坐标系统，需要进行以下步骤：1.安装扫描仪软件：首先需要安装扫描仪的软件，这个软件可以帮助您控制扫描仪进行扫描，并将扫描结果转换为三维坐标数据。2.校准扫描仪：在进行扫描之前，需要对扫描仪进行校准，以确保扫描结果的准确性。校准的方法因扫描仪不同而异，一般需要按照软件的指引进行操作。3.扫描物体：将需要扫描的物体放在扫描仪的扫描范围内，启动扫描软件进行扫描。扫描过程中需要保持物体不动，以确保扫描结果的准确性。4.处理扫描数据：扫描完成后，软件会将扫描结果转换为三维坐标数据。这些数据需要进行处理，以去除噪点、填补空洞等，以得到一个完整的三维模型。5.建立坐标系统：最后，根据扫描结果建立一个三维坐标系统。这个坐标系统可以根据扫描物体的形状和大小进行调整，以确保坐标系统的准确性。需要注意的是，建立一个准确的三维坐标系统需要一定的技术和经验，如果您不熟悉这方面的知识，建议寻求专业人士的帮助。在工业光学测量领域，三维扫描仪常用于逆向工程与产品质量检测。逆向工程指对产品实物样件表面进行数据采集及处理，然后再利用可实现逆向三维造型设计的软件来重新构造实物的三维CAD模型（曲面模型重构），并进一步用CAD/CAE/CAM系统实现分析、再数控编程、加工。逆向设计通常是应用于产品外观表面的设计。产品质量检测，使用3D扫描仪采集实物样件的三维数据，与原始三维设计数据进行比对，比对结果用色谱图显示。新拓三维XTOM三维扫描仪，专为工业级三维数字化检测而研发制造，适用于工业检测的全流程数字化处理。三维扫描仪具有高精度的细节测量性能和工业级的稳定性，适用于各种严苛工业环境下的高精度数据测量。

3D视觉和2D视觉的差别就是3D视觉有了一个高度的认识，平面加上高度就成了一个三维空间，就相当于人的眼睛可以把事物看得更清晰，相对于2D视觉来说可以做一些更复杂的识别和操作，一个篮子里有很多同一种类的盒子但是大小不一样，颜色不一样，这时候2D视觉就很难识别了，3D视觉就会方便很多。常见的3D视觉应用有拆垛，码垛，上下料，分拣，视觉引导等功能，之前我有项目用过吉林吉邦自动化的一款3D视觉产品，效果很好，达到了我的项目要求，用着不错。

你觉得自家扫地机器人够聪明吗？吸力强的扫地机器人虽然能扫得很干净，但不一定足够高效，而聪明的扫地机器人却可以通过智慧的“小脑瓜”和明亮的“眼睛”做到高效清洁，甚至弥补吸力的不足。“小脑瓜”与“眼睛”是什么？在扫地机器人业界内，这套系统被称为SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），也就是同步定位与地图构建。SLAM并不是一种固定的算法，而是一个概念，意在解决机器人处于未知环境时的导航与地图定位问题。而SLAM当中最重要的就是“眼睛”了，目前分为两个流派——以iRobot为首使用visual SLAM（简称VSLAM），也就是基于图像识别，使用摄像头作为眼睛的视觉导航方案，和Neato开创，基于Laser SLAM的激光导航方案。当然，也有像科沃斯、小米这种“我全都要”方案，同时搭载摄像头和激光雷达的扫地机器人产品出现。使用激光导航方案的扫地机器人一眼就能看出来，这类扫地机器人在顶部会放置一个“小帽子”，也就是高速旋转的激光雷达模块。激光测距原理十分简单，通过测量射出激光从发出到反射回来的飞行时间，计算出相对精确距离信息。在使用激光测距方案的机器人眼中画面是这样的。受限于成本，目前扫地机器人搭载的激光雷达只能获取与雷达相同平面的2D点云图，虽然空间定位相对精准，但面对低矮障碍时就有些力不从心了。同时，工作时高速旋转的激光模块在寿命上肯定不如固定不动的摄像头。而且在面对镜面、玻璃、黑色布料等反射过强或过弱的表面材质时激光测距也会发生一些误差。激光雷达方案胜在起步较早，算法十分成熟，精度也足够目前的扫地机器人使用。同时，算力要求也比视觉导航方案小了很多。因此目前绝大部分中高端扫地机器人都在用激光导航方案。接下来咱们了解一下视觉导航的工作原理。其实也十分容易理解： 机器人通过顶部的单目摄像头观测识别天花板几何信息，并根据算法进行位置判定。但单目视觉导航有一个弊端，就是无法判定物体的深度信息，毕竟它不像人有近大远小的认知。所以现在的主流趋势是让单目摄像头融合结构光信息，或升级为双目摄像头，从而让扫地机器人知道前方的障碍离自己究竟有多远。第二个问题便是视觉导航极度依赖外界照明，毕竟摄像头不会和激光一样自己发出光线，所以在照明不好的房间或夜晚，导航效率会大打折扣。视觉导航相比激光导航起步较晚一些，早期技术积累和算力不足的情况下表现欠佳。再加上摄像头模块成本较低，低端扫地机器人也会搭载的原因，所以大部分消费者会认为视觉导航弱于激光导航。但实际现在使用视觉导航方案的高端扫地机器人，在空间定位和路线规划能力上已经和激光导航方案不相上下，甚至在某些功能上做到了突破，比如自动识别房间类型、通过算法识别障碍物并主动规避等功能，而且随着算力提高和算法迭代，视觉导航一定会越来越好用。所以大家可以理解为，激光导航方案相对成熟，但上限低；视觉导航虽然起步慢，但随着算力提高、算法升级，使用会越来越好，并且上限很高。当然，如果现在就想用上一款足够智能导航又强的机器人，不妨来看看激光与视觉融合的高端产品。·石头T7 pro石头T7 Pro使用激光雷达+双目避障方案。双目避障这种方案仅依靠两颗摄像头就能做到距离识别和避障，但算力要求颇高。石头T7 pro采用采用骁龙8核处理器，每秒识别4帧图像，并通过AI算法让机器人知道面前的障碍物是线团还是袜子，从而做到精确避障。此外，石头T7 Pro的各项参数也是十分优秀，像2500 Pa吸力、浮动主刷、自动调速边刷、297ml大容量水箱等等配置，也让清洁效果得到了保障。·科沃斯地宝T9 Power科沃斯地宝T9 Power采用顶置激光雷达外加前置结构光避障方案，结构光测距的原理其实也很简单——向物体打出一束光，观察光在障碍物表面的分布情况，进而得到距离信息。类似下面这样。融合AI算法后结构光方案还能识别电线、桌椅腿、袜子等障碍物，动态调节避障距离。可谓是十分智能。此外，科沃斯T9 Power还拥有3000pa吸力、往复振动式拖地模块和移动香氛系统。不仅清洁高效，还能为屋内增添花香。时代必定是向前发展的，随着人工智能、高速通信等技术的快速迭代发展，上限更高使用体验更好的消费级智能扫地机器人在不久后就会与我们见面，甚至在未来扫地机器人还会拥有自己的意识，让我们能真正彻底解放双手，享受轻松生活。(7709632)

tof立体摄像头用途如下：1、tof立体摄像能够进行深度测量、扫描建设、骨骼识别以及运动捕捉等能力。2、实现AR装潢、AR游戏、体感游戏、全息影像交互等。3、自带照片和视频的瘦身美体功能，能在背景不变形的情况下，拍出最理想的身材。tof3d立体摄像头是利用ToF测量原理来确定摄像头与物体或周围环境之间距离，并通过测量的点生成深度图像或3D图像的镜头。TOF是Time of Flight的缩写，字面上是飞行时间的意思，其实它是指的红外景深传感器，也叫飞行时间法3D成像，能够实现远距离高精度的3D成像。市面上主流的3D成像技术有双目立体视觉方案、3D结构光方案和TOF技术，其中iPhoneX的面容识别就是靠3D结构光实现的。TOF镜头主要是由红外投射器和接收模块组成。通过发射出的红外光和接收到的红外光进行3D建模，由此可见TOF工作距离比结构光距离要远得多，更适合手机后置摄像头远距离3D成像。随着OPPO R17 Pro搭载三摄中采用TOF 3D摄像头之后，vivo NEX、荣耀V20等都纷纷采用TOF技术，能够实现3D测距、3D拍摄，当然如果能够在前置摄像头安装的话就能够实现3D人脸识别功能，精准度将比iPhoneX的面容识别更加高。

焊接自动化是未来发展的趋势，因此多种类型的焊接机器人应运而生，焊接机器人在工作过程中主要采用“示教--再现”的模式，焊接的路径需要提前在机器人中设定，后续机器人按照设定的轨迹进行焊接，重复精度高，焊接效率大大提高。但是，由于工件焊接过程中的热变型以及工装夹具定位偏差等影响，经常会发生实际焊接路径和示教轨迹发生不符的状况，降低了焊接精度以及效率，严重时可能导致焊接失败，工件报废。这是就需要加装激光焊缝跟踪传感器，激光焊缝跟踪传感器前置于焊接头采集焊缝的形态，再通过软件算法得出焊接目标点的真实位置，将数据实时传送给机器人，引导机器人在真实轨迹上进行焊接，完成各种复杂焊接，避免焊接质量偏差，实现无人化焊接，可较大的提升焊接精度及工作效率。苏州博智慧达的焊缝跟踪传感器目前已经得到很多客户的认可

简介：深圳市超节点网络科技有限公司，专注于实时三维视觉感知与认知技术的研发，包括三维视觉感知器件（传感器）的研发，实时三维视觉认知核心算法与专用芯片的研发。公司致力于成为人工智能领域世界领先的三维视觉技术团队和解决方案提供商。超节点为企业提供智能视觉一体化解决方案，为各种家用机器人、无人机解决各种移动中遇到的视觉问题，提供高层次智能化场景分析信息，例如VR/AR设备中，为其提供高精度的六维姿态信息，是实现下一代移动VR/AR设备的关键。产品系列包括单目、双目、红外结构光等一体化模块，适应性强，如：三维的障碍物识法定代表人：刘晓涛成立时间：2011-04-07注册资本：1473.684211万人民币工商注册号：440301105306679企业类型：有限责任公司公司地址：深圳市福田区梅华路梅林多丽工业区厂房1栋6楼1625（仅限办公）

通常的距离检测可以采用超声波、TOF等传感器实现，这些技术基于信号反射来计算距离，因此检测效果与物体形状等有较大关系，对于树枝或者岩石等不规则表面就很难准确检测距离。为了能够远距离、精准并且快速地检测飞行环境，Mavic配备了基于双目立体视觉技术的FlightAutonomy系统，对飞行环境进行实时3D检测，并准确判断障碍物与飞行器间的方位，而且光波比声波的速度更快。障碍物检测是获取飞行器和物体之间深度信息的过程，超声波、TOF都是接收最近的反射波并计算距离，因此只能计算单点距离，无法获得三维深度图。另外一种深度图获取方法是采用结构光投射的形式，结构光传感器的工作原理是投射一个特定形状的红外光图形到前方物体后再接收反射回来的信号，通过计算反射信号的强度从而得出物体和传感器间的三维深度图信息，但受限于红外光的强度和可见光干扰，结构光传感器的有效距离通常只有3-5米，并且在户外强光下不可用，可靠性大大降低。FlightAutonomy系统由前视、下视各一对视觉摄像头、主相机、GPS/GLONASS双模卫星定位系统、超声波模组、传感器冗余和24个高性能处理器内核等7个部件所组成。Mavic的前方左、右端各配备一个视觉摄像头，通过镁合金支架固定保证镜头光轴不变。双摄像头组成的双目立体视觉系统能够在飞行中实时获取深度信息并生成三维深度图，由于是接收可见光的形式，因此只要光线不暗的情况下都能分辨前方15米范围内的障碍物位置。因此在户外飞行甚至是室内场景都能利用双目立体视觉系统实现障碍物检测作出刹车悬停和绕飞动作，大大提升飞行安全和可靠性。避障功能在智能跟随、指点飞行和地形跟随等智能飞行模式生效。在自动返航时，Mavic也能轻松避开障碍物，返航更安全。

这么深奥的问题，普通老百姓表示不清楚~结构光是一种神奇的光？

只有前方壁障

目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C++，C#，JAVA，PYTHON等，甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。　　机器视觉需要用到图像处理库，有很多免费且开源的第三方图像库可以用，如十分著名的OpenCV，有C++，JAVA，PYTHON的版本，它包含了很多现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，找相似图像，物体边缘（Cannyedge）算法。　　机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很强大的机器视觉能力。　　文字识别方面的代表有谷歌的Tesseract，这也是开源项目。　机器视觉用什么硬件　　一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：　　1.照明　　照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。　　2.工业镜头　　FOV（FieldOfVision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变　　3.相机　　按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。　　4.图像采集卡　　图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。　　比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。　　目前，千兆网口工业相机逐步成为主流，图像采集卡一般采用视觉专用的千兆网卡。　　5.视觉处理器　　视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。

计算机视觉要达到的基本目的包括距离运动参数目标体积内容如下：1.目标检测与识别：识别和定位图像或视频中的物体，并将其与预先定义的目标进行匹配。2.图像分类与语义分割：对图像或视频进行分类，将其分成不同的类别，并划分出每个物体的区域。3.物体跟踪与运动估计：追踪一个物体在时间上的变化，并且估计目标的速度和方向等参数。4.三维重构与姿态估计：利用多个相机或者传感器，对目标或场景进行三维建模，同时估计物体或场景的姿态和位置。5.距离：计算机视觉可以通过三角测量、深度传感器等方式获取物体与摄像机之间的距离，该信息可以在目标跟踪、安防监控、自动驾驶等领域中得到应用。6.运动参数：计算机视觉可以通过光流法、结构光等方式获取目标的运动参数，如速度、加速度、角速度等。该信息可用于物体追踪、姿态估计、行人检测等领域。7.目标体积：计算机视觉可以对物体形状进行建模并估计其体积，常用于工业缺陷检测、医学图像分析、物体分类和识别等应用场景。8.图像分割：图像分割是一种将图像分成多个不同区域或物体的技术。该技术在医学图像处理、自然图像分析、智能监控等领域中得到广泛应用。9.目标检测：目标检测是一种通过计算机视觉技术自动检测出图像或视频中的目标物体的过程。它对于无人驾驶、交通监控、安防监控等领域来说尤为重要。10.人脸识别：人脸识别技术可以通过计算机视觉技术自动识别和验证人脸，常被用于人脸门禁、在线支付、网络身份验证等领域。这些计算机视觉的技术可以与其他领域如自然语言处理等结合起来，创造更加高级的人工智能应用。

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

第1章 绪论1.1 机器人视觉控制1.1.1 机器人视觉的基本概念1.1.2 机器人视觉控制的作用1.2 机器人视觉控制的研究内容1.2.1 摄像机标定1.2.2 视觉测量1.2.3 视觉控制的结构与算法1.3 机器人视觉系统的分类1.3.1 根据摄像机与机器人的相互位置分类1.3.2 根据摄像机数目分类1.3.3 根据测量方式进行分类1.3.4 根据控制模型进行分类1.4 视觉控制的发展现状与趋势1.4.1 视觉系统标定研究进展1.4.2 机器人的视觉测量研究进展1.4.3 机器人的视觉控制研究进展1.4.4 机器人视觉控制的应用现状1.4.5 机器人视觉测量与控制的发展趋势参考文献第2章 摄像机与视觉系统标定2.1 摄像机模型2.1.1 小孔模型2.1.2 摄像机内参数模型2.1.3 摄像机外参数模型2.2 单目二维视觉测量的摄像机标定2.3 Faugems的摄像机标定方法2.3.1 Faugems摄像机标定的基本方法2.3.2 Faugeras摄像机标定的改进方法2.4 Tsai的摄像机标定方法2.4.1 位姿与焦距求取2.4.2 畸变矫正系数与焦距的精确求取2.5 手眼标定2.6 基于消失点的摄像机内参数自标定2.6.1 几何法2.6.2 解析法2.7基于运动的摄像机自标定2.7.1 基于正交平移运动和旋转运动的摄像机自标定2.7.2 基于单参考点的摄像机自标定2.8 畸变校正与非线性模型摄像机的标定2.8.1 基于平面靶标的非线性模型摄像机标定2.8.2 基于平面靶标的大畸变非线性模型摄像机的标定2.9 结构光视觉的参数标定2.9.1 基于立体靶标的激光平面标定2.9.2 主动视觉法激光平面标定2.9.3 斜平面法结构光视觉传感器标定参考文献第3章 视觉测量3.1 视觉测量中的约束条件3.1.1 特征匹配约束3.1.2 不变性约束3.1.3 直线约束3.2 单目视觉位置测量3.3 立体视觉位置测量3.3.1 双目视觉3.3.2 结构光视觉3.4 基于目标约束的位姿测量3.4.1 基于立体视觉的位姿测量3.4.2 基于矩形的位姿测量3.5 基于PnP问题的位姿测量3.5.1 P3P的常用求解方法3.5.2 PnP问题的通用线性求解3.6 基于消失点的位姿测量3.6.1 基于消失点的单视点三维测量3.6.2 基于消失点的单视点仿射测量3.7 移动机器人的视觉定位3.7.1 基于单应性矩阵的视觉定位3.7.2 基于非特定参照物的视觉定位3.8 移动机器人的视觉全局定位3.8.1 基于非特定参照物的视觉全局定位3.8.2 视觉定位与里程计推算定位的信息融合3.9 MEMS装配中的显微视觉测量3.9.1 显微视觉系统的构成3.9.2 显微视觉系统的自动调焦与视觉测量3.9.3 实验与结果参考文献第4章 视觉控制4.1 基于位置的视觉控制4.1.1 位置给定型机器人视觉控制4.1.2 机器人的位置视觉伺服控制4.1.3 基于位置的视觉控制的稳定性4.1.4 基于位置视觉控制的特点4.2 基于图像的视觉控制4.2.1 基于图像特征的视觉控制4.2.2 基于图像的视觉伺服控制4.2.3 基于图像的视觉控制的稳定性4.2.4 基于图像的视觉控制的特点4.3 混合视觉伺服控制4.3.1 2.5D视觉伺服的结构4.3.2 2.5D视觉伺服的原理4.4 基于结构光的机器人弧焊混合视觉控制4.4.1 图像空间到机器人末端笛卡儿空间的雅可比矩阵4.4.2 混合视觉控制4.4.3 实验与结果4.5 直接视觉控制4.5.1 直接视觉控制的结构4.5.2 visual.motor函数的实现4.6 基于姿态的视觉控制4.6.1 姿态测量4.6.2 基于姿态估计的视觉控制系统的结构与基本原理4.6.3 实验与结果4.7 基于图像雅可比矩阵的无标定视觉伺服控制4.7.1 动态牛顿法4.7.2 图像雅可比矩阵的估计4.8 自标定视觉控制4.8.1 摄像机的自标定4.8.2 目标跟踪视觉控制4.9 基于极线约束的无标定摄像机的视觉控制4.9.1 基本原理4.9.2 视觉伺服控制4.9.3 实验与结果参考文献第5章 视觉控制的应用5.1 开放式机器人控制平台5.1.1 多层次结构的开放式机器人控制平台5.1.2 本地机器人的实时控制5.1.3 图形示教实验与结果5.2 具有焊缝识别与跟踪功能的自动埋弧焊机器人系统5.2.1 焊接小车与视觉系统5.2.2 结构光焊缝条纹图像的处理5.3 曲线焊缝跟踪的视觉伺服协调控制5.3.1 机器人运动与特征点坐标变化的数学分析5.3.2 模糊视觉伺服控制器的设计5.3.3 实验与结果5.4 仿人形机器人的火炬传递5.4.1 系统构成与目标特征5.4.2 目标分割与边缘提取5.4.3 特征提取5.4.4 火炬传递任务中的视觉引导5.4.5 趋近与对准5.4.6 实验与结果参考文献

一般由多条垂直双向的线组成的网络结构最常用，因为这种模式不需要扫描就可以实现三维的轮廓测量，而且速度快。用在手机上的3D结构光则是由多个点组成的光线系统，选择红外线可以避免解锁被光线射一脸的尴尬。面部识别3D结构光是获取面部立体信息的最佳方案之一，3D结构光则是通过人脸表现反射光线来确定深度信息的，从而通过计算描绘出人脸的立体结构图像。3D结构光的整个系统包含结构光投影设备、摄像机、图像采集和处理系统。其过程就是投影设备发射光线到被测物体上，摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形，拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据。在这个系统中，当相机和投影设备相对位置一定时，投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度，所以在拍摄图像中可以得到—张拥有深度的光线图像。

三坐标精度相比而言更高，结构光扫描仪的工作效率更高。目前，许多厂家的三维扫描仪的精度都比较高了，例如新拓三维，达到了工业计量的需求。

在机器视觉系统的应用上，只要适合实际检测的需求，就不存在过时的情况。欢迎登陆机器视觉产品资料查询平台，了解更多光源产品信息。

三维测量三维测量，顾名思义就是被测物进行全方位测量，确定被测物的三维坐标测量数据。其测量原理分为测距、角位移、扫描、定向四个方面。根据三维技术原理研发的仪器包括拍照式（结构光）三维扫描仪、激光三维扫描仪和三坐标测量机三种测量仪器。中文名三维测量外文名Three dimensional measurement作用三维测量，工业检测，逆向工程定义检测仪器快速导航方式应用领域优势定义三维测量可定义为“一种具有可作三个方向移动的探测器，可在三个相互垂直的导轨上移动，此探测器以接触或非接触等方式传送讯号，三个轴的位移测量系统 经数据处理器或计算机等计算出工件的各点坐标(X、Y、Z)及各项功能的测量”。 三维测量的测量功能应包括尺寸精度、定位精度、几何精度及轮廓精度等。方式1.将被测物体置于三坐标测量空间，可获得被测物体上各测点的坐标位置，这项技术就是三坐标测量机的原理。三坐标测量机是测量和获得尺寸数据的最有效的方法之一，可以替代多种表面测量工具，减少复杂的测量任务所需的时间，为操作者提供关于生产过程状况的有用信息。2.三维激光扫描仪是通过发射激光来扫描被测物，以获取被测物体表面的三维坐标。三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，具有高效率、高精度的测量优势。

三维测量，顾名思义就是被测物进行全方位测量，确定被测物的三维坐标测量数据。其测量原理分为测距、角位移、扫描、定向四个方面。根据三维技术原理研发的仪器包括拍照式（结构光）三维扫描仪1、激光三维扫描仪和三坐标测量机三种测量仪器。

我学机械的，貌似我们用这个结构光去检测工件表面是不是合格时用的。结构光准确的来说是一种系统。使用时，我们利用激光发生器或者投影仪都行，向工件表面射出一道平行光线，因为任何工件表面都不是绝对光滑的，一定会存在粗糙度，所以工件表面每点对光反射的效果不同。我们利用摄像头接受那个反射出来的光，根据物体表面造成的光信号的变化来计算物体表面的每点深度等信息，进而复原整个表面的实际三维图像。这么说吧，你看着表面是平的，即使是镜面，它也是存在粗糙度的，我们用结构光做过实验，镜面的三维图像就像丘陵一样，也是凹凸不平的。片光的定义我不是太懂，不过我们倒是用过激光片光。具体来说呢，就是利用激光发生器发出一束光，利用棱镜转化成那种细长的，像线一样细的光条，然后用它去扫过工件表面，激光器是与计算机连着的，扫描一次后，利用软件就可以复原工件表面实际图像了，类似结构光，也是一种检测系统。希望可以帮到你。

一、技术背景从我们在国内外相关技术领域的长期跟踪调研所掌握的情况来看，目前国际上有微软公司、Autodesk公司、斯坦福大学和麻省理工学院等机构在基于图像的三维形体快速重建方面有良好的研究成果，但是仅仅是实验室研究成果，目前还无法商用。微软公司曾经在网上提供基于图像的三维重建的服务，但是由于用户访问量大和技术不过关而无法承担繁重的技术服务，很快就关闭了相应的服务器。目前国际上也有加拿大公司FOTO3D等基于图像的三维重建系统的市场推广，但是需要大量的手工交互，对照片的拍摄环境和拍摄精度有相当高的要求，因此市场认可度不高。而国内除了北京大学、清华大学、中科院自动化所、北航、香港理工大学、北科光大公司等机构，该技术技术几乎处于学术阶段，很少有实质性的深入研究。就目前市场化、产品化方面，仅有Autodesk 123D Catch、以及北科光大3DCloud平台。但是这些科研机构的研究侧重点不一样，例如：北航主要侧重用于军事领域的虚拟场景的研究，香港理工大主要侧重人脸立体合成的研究等等。二、技术特点物体若实现三维数据化，即获取物体三维模型，目前，构造三维模型的手段大体上有以下三种：1） 三维软件建模：目前，在市场上可以看到许多优秀建模软件，比较知名的有3DMAX, Maya等等。它们的共同特点是利用一些基本的几何元素，如立方体、球体等，通过一系列几何操作，如平移、旋转、拉伸以及布尔运算等来构建复杂的几何场景。此种方式要求操作人员要具有丰富的专业知识，熟练使用建模软件，而且操作复杂，周期较长，同时最终构件的三维模型真实感不强。一般应用于游戏、动漫设计，以及楼宇等建筑设计，属于设计类范畴。2）利用仪器设备建模：三维扫描仪(3 Dimensional Scanner)又称为三维数字化仪(3Dimensional Digitizer)。目前三维扫描仪主要采用激光、结构光等技术，通过发射光的反馈获取三维坐标信息，而纹理颜色基本依靠设备上得摄像头来获取。此种方式需要价格昂贵的三维扫描仪等硬件设备，并且由于技术本身限制，有些材质、颜色受光的反射或折射、吸收等影响，导致获取的三维模型漏洞较多，无法完成扫描。诸如人的头发、深色服饰、以及透明物体等等。此外，三维扫描仪现今只能获得物体的位置信息，对于物体表面的纹理特征多数仍然需要辅助大量的手工工作才能完成，整个过程成本高，周期长。由于其模型网格精度较高，一般用于工业生产、文物修复等领域，属于三维重建技术范畴。3）照片建模（基于图像/视频的建模）：基于图像的建模和绘制(Image-Based Modeling andRendering,IBMR)是当前计算机图形学界一个极其活跃的研究领域。同传统的基于几何的建模和绘制相比，IBMR技术具有许多独特的优点。基于图像的建模和绘制技术给我们提供了获得照片真实感的一种最自然的方式，采用IBMR技术，建模变得更快、更方便，可以获得很高的绘制速度和高度的真实感。IBMR的最新研究进展已经取得了许多丰硕的成果，并有可能从根本上改变我们对计算机图形学的认识和理念。由于图像本身包含着丰富的场景信息，自然容易从图像获得照片般逼真的场景模型。基于图像的建模的主要目的是由二维图像恢复景物的三维几何结构。由二维图像恢复景物的三维形体原先属于计算机图形学和计算机视觉方面的内容。由于它的广阔应用前景，如今计算机图形学和计算机视觉方面的研究人员都对这一领域充满兴趣。与传统的利用建模软件或者三维扫描仪得到立体模型的方法相比，基于图像建模的方法成本低廉，真实感强，自动化程度高，因而具有广泛的应用前景。 此种方式操作简单，自动化程度高，成本低，纹理颜色真实感强，不受时空限制等，如国内3DCloud则以云端形式运行，只要将照片上传至云端，即可全自动生成三维模型。主要应用于3D展示、3D打印、影视媒体、广告制作、虚拟现实等众多应用领域，加上成本较低等因素，未来发展前景较好。三、技术原理从多幅二维图像中计算三维特征并作场景的三维重构是计算机视觉和图形学领域的一个重要研究内容，目前已经有非常多的相关研究。对于基于图像的三维重构任务而言，准确地相机标定是至关重要的。对于三维场景或模型重构精度要求较高而拍摄环境可以按需定制的应用，离线标定技术一般可以更好地满足用户需求；相反，如果需要从一些无法定制环境或缺失标定信息的图像或视频序列中作场景分析和重构，就只能采用在线标定技术。鉴于相机标定技术在三维重构中的重要性，我们将相关技术分为基于离线相机标定的三维重构技术和基于在线相机标定的三维重构技术两个大类，并对两类技术分别阐述其研究历史、现状和趋势。① 基于离线相机标定的三维重构技术。基于离线相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，目前最为流行的离线相机标定算法是Tsai在1987年提出的[Tsai1987]，Tsai方法使用一个带有非共面专用标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。Zhang在1999年提出了另一个实用方法[Bouguet2007]，该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现，并且已经被集成到Intel的视觉算法库OpenCV中 [OpenCV2004]。通过标定算法，可以计算相机的投影矩阵，并提供场景的三维测度信息。在不给定真实场景的绝对平移、旋转和放缩参数的情况下，可以达到相似变换级别的测度重构。② 基于图像的重构在基于图像的重构技术中，既可以考虑稀疏特征匹配，也可以考虑稠密特征匹配，一般需要视应用背景和场景特性作具体选择。特征检测是准确重构框架中的一个关键步骤。传统意义上的特征定义为在至少一个特定方向上存在较大亮度或色度变化的图像区域或位置 [Moravec1977]。Harris等使用一阶导数来估计局部互相关数值[Harris1988]，该方法能给出健壮的检测结果但在某些情况下缺乏定位上的准确性。Beaudet等使用梯度和曲率的乘积来刻画角点特征并检测角点 [Beaudet1978]，Smith等提出的SUSAN检测子结合使用特征区域的尺寸、中心和矩信息来检测角点。Lowe提出的尺度不变的特征检测算子SIFT是目前比较流行的算法 [SIFT2004]，SIFT的优势在于能够对有效提取特征在一定程度上的旋转和放缩等不变 特征，从而大大减弱了特征检测算法对环境和图像质量的依赖性，Koser等从SIFT的思想进一步引申出透视不变特征的概念[Koser2007]。特征检测之后一般需要进行多视图之间的特征匹配。特征匹配算法的性能会受到镜头畸变、光线环境、场景遮挡及其他未知图像噪声的影响。解决匹配问题目前主要有两种思路。第一种思路在某个关键帧中检测出一个特征记并使用跟踪算法在后续帧中跟踪这个特征集，代表算法是基于光流的跟踪算法如Lucas-Kanade算法 [Tomasi1991]。第二种思路则在多个视图中独立进行特征检测并通过数据关联的手段来建立匹配特征对，这可以通过简单的区域相关算法实现 [Zhang1995]，也可以通过各种手段定义描述相似度的目标函数并作优化来实现[Li1994]。对于需要稠密场景重构的场合还需要进行稠密多视匹配的工作，稠密多视匹配算法的性能直接影响到最终重构质量，在图像取样点足够密集的情况下，可以用光流技术模拟相邻图像之间的像素或特征位移。三维结构的三角化同样也可以通过具备了点到点对应信息的光流来模拟，在稠密空间采样的假设下光流可以用系数特征位移来有效近似 [Zucchelli2002]。可以通过图像校正的技术将两个视图中的对应极线调为水平状态且处在同一水平扫描线上，这样就可以使用传统的基于水平视差的双视算法恢复深度信息。在这一框架下，可以用马尔可夫随机场建模并用基于图论的优化算法实现求解 [Scharstein2002]。基于体素的重构近年来随着计算速度和存储性能的大幅提高，基于体的场景结构表示方法已经成为实用。已有多种方法从图像序列中恢复场景体数据。一种常见方法是从多视图中恢复前景物体的视觉凸包（visual hull）作为物体的重构近似。一般说来，visual hull的大小随着参与计算的图像数量增多而单调下降。常见的方法是从每一图像中分离出前景区域和背景区域，把前景区域反向投射到三维空间并求交来得到visual hull [Szeliski93]。Snow提出了Voxel occupancy算法，通过基于体素标签的图割算法实现三维分割 [Snow2000]。 对于有较明显色彩区分特征的图像，也可考虑使用颜色相容性即只保留色彩相容的空间体素来建立约束求解三维信息[Seitz1999]。为了简化基于可见性的空间切割，Seitz等提出了对于相机位置的有序可见性约束 [Seitz1999]。作为对以上框架的进一步改进，Prock提出了多分辨率体素着色方案 [Prock1998]，Culbertson等提出了能够精确计算可见性的一般化的色彩相容模型 [Culbertson1999]。和基于图像的重构技术相比，基于体素的重构技术不需要显示的特征匹配且能更有效地处理遮挡问题，但其潜在的缺点在于庞大的内存消耗会在一定程度上限制重建精度。在某些条件下，有序可见性约束显得过强。基于对象的重构与基于体素的重构算法中用体素离散化场景的思想不同，基于对象的重构技术着眼于直接恢复场景中物体的表面模型。Faugeras等提出了level-set重构是第一个面向对象的多视三维复原技术 [Faugeras1998]，该技术把用于深度恢复的变分原理推广为一个可以用level-set求解的曲线演化问题 [Robert1996]。该工作的原始框架须作漫反射表面的假设，Lin等所做后续工作减弱了这一要求，使得镜面反射和透明环境下的求解成为可能 [Lin2002]。③ 基于在线相机标定的三维重构技术在很多场合下，如缺失标定设备或相机内参数持续改变的情况下，没有足够数据来支持离线相机标定，对这类场景的多视三维重构就要用到在线相机标定的技术。在线标定和离线标定框架的主要区别在于标定相机或估计相机参数的方法上。在大多数文献中离线标定技术被称为自标定。自标定方法可以大致分为两类：基于场景约束的自标定和基于几何约束的自标定。基于场景约束的自标定合适的场景约束往往能够在很大程度上简化自标定的难度。比如说，广泛存在于建筑或人造场景中的平行线能够帮助提供三个主正交方向的消视点和消视线信息，并能够据此给出相机内参数的代数解或数值解 [Caprile1990]。消视点的求解可以通过投票并搜索最大值的方法进行。Barnard采用高斯球构造求解空间 [Barnard1983]。Quan、Lutton和Rother等给出了进一步的优化策略[Quan1989, Lutton1994, Rother2000]。文献[Quan1989]中给出了搜索解空间的直接算法，Heuvel给出的改进算法加入了强制性的正交条件 [Heuvel1998]。Caprile给出了基于三个主正交方向消视点的几何参数估计法，Hartley使用标定曲线计算焦距 [Hartley2003]。Liebowitz等进一步从消视点位置构造绝对二次曲线的约束并用考克斯分解求解标定矩阵 [Liebowitz1999]。基于几何约束的自标定基于几何约束的自标定不需要外在场景约束，仅仅依靠多视图自身彼此间的内在几何限制来完成标定任务。利用绝对二次曲面作自标定的理论和算法最先由Triggs提出 [Triggs1997]。基于Kruppa方程求解相机参数则始于 Faugeras, Maybank等的工作 [Faugeras1992, Maybank1992]。Hartley给予基本矩阵推导出了Kruppa方程的另一个推导 [Hartley1997]。 文献[Sturm2000]则给出了Kruppa方程的不确定性的理论探讨。层进式自标定技术被用于从射影重构升级到度量重构 [Faugeras1992]。自标定技术的一个主要困难在于它不是无限制地用于任意图像或视频序列，事实上，存在着特定运动序列或空间特征分布导致自标定求解框架的退化和奇异解。文献[Sturm1997]给出了关于退化情形的详细讨论和分类。对一些特殊可解情况存在性和求解方法的讨论可以参考文献[Wilesde1996]等。四、行业应用照片建模的三维模型其模型精度已满足3D打印要求，而模型纹理颜色真实感强，因此应用领域较广。1、3D打印应用，尤其是人像3D打印照相馆应用，具有明显优势，色彩逼真，结合相机阵实现瞬间抓拍等功能。比现有的三维扫描设备更具有成本低、操作方便、真实感强等优点。2、3D展示应用，3D展示一般要求模型文件较小、纹理颜色逼真，因此广泛应用在电商、广告媒体、三维制作、虚拟现实、3D试衣等等。3、其他应用，照片建模可快速生成大场景的建模，通过航拍等获取照片，可快速生成三维地貌，可用于3D地图、军事结构、矿土堆料测量等等。

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视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。