随着成本和相机的大幅缩减，用于机器视觉的 3D 成像变得越来越普遍。3D 技术为高效的质量控制和机器人引导提供了机会。3D 机器视觉成像简化了检查，使它们能够以更快的速度进行，并且部署的摄像头更少。它还为运动分析等领域开辟了机会。
3D 机器视觉的许多实现正在成熟：
立体成像——灵感来自人眼自身的成像系统。
结构光线，也称为“光片”。
光图案投影，如消费类视频游戏机。
多相机从焦点、形状和阴影捕捉高度。
哪个最适合工业应用？一项技术必须稳健且可扩展，才能在工厂车间运行。特定硬件应与“硬件不可知”技术相结合以获得最佳结果。
点云和单点
点云系统超越了平面场景的 X/Y 坐标，将空间可视化为相关 X/Y/Z 坐标的云。捕获图像后，附加处理会提取单个点以进行隔离或分析。专注于单点可优化处理器使用并加速结果。
立体成像
立体成像依赖于一对摄像机从两个角度评估一个视图。这些系统用途广泛，但可能会遇到需要仔细校准的通信问题。
结构化光线
由于复杂形状上给定照明模式的已知特性，结构光卸载处理。这允许从光线本身的图像中提取有价值的数据。
飞行影像
在这种技术中，距离是通过测量光投射到表面并返回传感器所需的时间来计算的。
标签：机器,立体,施努卡,点云,视觉,成像,3D 来源： https://blog.csdn.net/qq_27572409/article/details/118512164
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