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[综合资料] 机器视觉3D成像技术大全!

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    2019-11-28 16:28
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2019-11-19 16:24:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    3D成像关键技术,主要有四种关键技术:立体视觉、结构光3D成像、激光三角形测量、后面三个是主动成像,需要外加光源来实现。接下来由深圳思普泰克带领大家详细解读机器视觉3D成像技术。

      1、激光三角测量

      激光三角测量系统测量一条线的几何偏移,该线的值与物体的高度有关。它是基于对象扫描的一维成像技术。根据激光照射表面的距离,激光点会出现在相机视场的不同位置。由于激光点,相机和激光发射器形成三角形,因此该技术被称为三角测量。可以使用经典的高速全局快门传感器,但是专用传感器将获得更好的精度和速度性能。

      高分辨率激光器通常用于需要高精度,稳定性和低温漂移的位移和位置监控应用中。不利的一面是,该技术仅覆盖近距离,对环境光敏感,并且仅限于扫描应用。还需要复杂的算法和校准。另外,该技术对结构化或复杂的表面敏感。

      2、结构光成像

      在结构光中,将预定的光图案投影到物体上,比如格雷码,并且通过分析图案如何变形来获得深度信息。帧时间没有概念上的限制,没有运动模糊,并且它对多路径接口具有鲁棒性。主动照明需要复杂的照相机,并且还需要透镜与图案投影仪之间精确且稳定的机械对准。存在失准的风险,并且反射的图案对环境中的光学干扰敏感,并且仅限于室内应用。

    机器视觉3D成像技术大全

    机器视觉3D成像技术大全



      3、结构光成像技术

      投影结构光3D图像捕获方法的原理。(a)将照明图案投射到场景上,并用相机捕获反射图像。一个点的深度取决于它在图案和图像中的相对位移。(b)投影条纹图案比如格雷码。(c)从3D对象反射的条纹图案的捕获图像。

      4、体视觉成像

      这种系统使用标准的工业相机或者其他相机,因此可以降低成本。传感器(例如高性能传感器或全局快门)越复杂,系统成本就越高。距离范围受到机械约束的限制:对物理基线的要求导致需要更大尺寸的模块。还需要精确的机械对准和重新校准。另外,该技术在恶劣或变化的光照条件下效果不佳,并且非常取决于物体的反射特性。

      5、立体视觉

      我们也许在很多场合中看到过这样的场景,安装两个摄像机才能获得物体的不同视角。校准(标定)技术用于在摄像机之间对齐像素信息并提取有关深度的信息,类似于我们的大脑如何以视觉方式测量距离。将认知过程转换为系统需要大量的计算工作。

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