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418隨著3D成像技術日趨成熟，3D相機已經出現在日常服務、金融支付、物流分揀、加工制造等越來越多的應用場景中。但仍有許多使用者由于不甚了解不同類型3D相機之間的差異，在進行設備選型時存在諸多困惑。本文將系統介紹各類3D相機的基本原理、特點以及相互之間的差異，幫助您更好地完成相機選型。
什么是3D相機
普通數碼相機輸出的圖像以二維像素網格構成。依據每個像素的屬性將其定義為紅色（Red）、綠色（Green）、藍色（Blue），通常稱為RGB。不同屬性的像素可以用0－255的數字來表示，例如，黑色的相應值為（0，0，0），純鮮紅色的相應值是（255，0，0）。成千上百萬的像素可以構成我們常見的照片。
知象光電高精度3D相機Ailook 支持3D實時成像
3D相機的不同之處在于，它可以測量普通數碼相機無法測量的深度數據。所謂深度數據，就是像素到相機的距離。所以3D相機可以獲取四個值，分別是RGB值和深度信息，即RGB－D。
3D相機輸出的深度信息可以通過不同的形式顯示出來。在上圖示例中，左邊為彩色圖，右邊為深度圖。深度圖中的不同顏色，表示像素到相機的距離，青色表示距離相機最近，而紅色則表示距離相機最遠。其實深度圖的顯示，使用什么顏色不重要，只是為了便于識別。
3D相機的常見類型
3D相機通過其使用的深度數據計算方式來進行分類。不同類型的3D相機都有其優點與限制性，所以選取何種3D相機，就取決于使用者的實際需求。常見的選型要素有：最遠測量距離、最高精度、是否支持戶外使用這三點。
1．結構光與編碼光
結構光3D相機與編碼光3D相機都是通過光源發射器投射光（通常是紅外光）到物體。所投射的光是有特定圖案的。這種特定的圖案，可以從視覺層面進行設置，也可以從時間層面進行設置，還可以是這兩個方式的結合。由于光投影的圖案是既定的，所以3D相機的內置傳感器通過識別場景中的圖案就可以獲取到深度信息。例如下圖，如果光的既定圖案是一系列條紋，當它投射到一個球上，這些條紋將會依據球的表面產生特定形變，且當球靠近光源發射器時，圖案還會發生相應的改變。
利用既定圖像與相機識別到的實際圖像之間的差異，可以計算出每個像素到相機的距離。這項技術的核心是需要精準識別所投射的光的圖案。但是相機投射出的光的功率會因為距離變大而衰減，還會受到環境中其他相機或設備發出的紅外線噪音的干擾，因此，編碼光和結構光相機適合在室內，進行短距離作業。
知象光電工業3D相機Surface 采用雙目紅外結構光技術
2．立體視覺
立體視覺相機依據內置的傳感器數量可分為單目立體視覺相機（內置單個傳感器）與雙目立體視覺（內置兩個傳感器）相機。由于它們工作原理相同，以下舉例均以雙目立體視覺技術為例進行介紹。立體視覺相機常利用紅外光來提高測量精度，并且可利用一切光進行測量，這一點不同于上文介紹的編碼光或結構光3D相機。雙目立體視覺相機內置兩個傳感器，可以分別得到出兩組圖像的深度信息。由于傳感器之間的距離是已知的，通過計算便可以得到被測對象的深度信息。
雙目立體視覺相機的工作原理，與人眼進行深度感知的原理類似。人的兩眼分別可看見一幅圖像，大腦可以計算出兩眼之間的差異，距離物體近的一只眼所識別出的物體移動幅度更大，而距離物體遠的一只眼所識別出的移動幅度就就小一些。
雙目立體視覺相機在大多數照明條件下，甚至是戶外，它都能保持良好的性能。如為其配置紅外光發射器，那么即使在光照條件差的環境中，它依然能敏銳感知深度信息。雙目立體視覺相機的另一個優點是，在特定場景中，相機的使用數量是沒有限制的，不會出現多個編碼光相機或TOF相機同時使用時出現的互相干擾的問題。
雙目立體視覺相機所能測量的距離取決于兩個內置傳感器之間的距離，也就是基線距離。基線距離越寬，相機可測試的距離就越遠。事實上，天文學家們使用一種相似的技術來測量恒星距地球的距離。先測量一顆恒星在天空中的位置，六個月后，當地球運轉到軌道中離原始測量點最遠位置時，再次測量同一恒星位置。這樣，天文學家就可以利用大約3億公里的基線距離計算出恒星距離地球的位置（恒星的深度信息）。
3．TOF相機
每種3D相機都依賴已知信息來推斷深度信息。例如，在立體視覺技術中，基線距離是已知的。在編碼光和結構光技術中，光的圖案是已知的。而在TOF技術（Time of Flight）方面，光速則是用來計算深度的已知變量。
所有類型的TOF相機都會發射某種光線，用來掃射全場，然后測算光反射回來的時間。根據光的功率和波長，TOF相機可適用遠的距離的測量工作，例如，用TOF相機在直升機上進行地圖繪制的相關測量工作；汽車自動駕駛中常使用的激光定位器。
TOF相機的缺點是，在相同空間內，其他相機的光會對它們造成較強干擾，而且在室外環境下也不適用。
你能用3D相機做什么？
知象光電工業3D相機Raygo 重復精度最高可達5μm
3D相機可以讓任何設備和系統不需要人工干預的方式理解場景。雖然計算機可以實現理解二維圖像，但這需要投入大量的時間和成本來訓練機器學習網絡。3D相機本身可提供一些無需訓練便可識別的信息，例如，3D相機可直接區分前景、背景、場景，從圖像中剔除背景物，這對于需要分割背景的相關應用中非常有幫助。
本文為解釋3D相機的類別及工作原理，列舉了一些應用場景。而實際上，3D相機可應用的范圍遠比這廣泛的多。未來，3D視覺技術不僅能幫助設備看得更遠、更立體，更精準，同時還能聯合人工智能，助力更多領域的升級、創新。
西安知象光電科技依托西安交通大學、中科院西光所、麻省理工學院等著名研究機構，研發結構光3D成像模組核心硬件技術和3D人工智能算法，打造高精度3D成像國際品牌。公司產品已銷往國內、海外的消費電子、醫療健康、軍工安防、文化教育、工業檢測等市場。投資人包括國中創投、深創投、軟銀中國、中科創星等。
