生成3D圖像數據的四種不同方法

這四種方法之間有何不同呢？

立體視覺和結構光

立體視覺的工作原理與人眼類似。需要使用兩個2D相機從兩個不同位置為被測量物體拍攝圖像，并使用三角測量原理計算3D深度信息。但是當需要觀察均勻的表面，以及當照明條件不良時可能難以進行計算，因為通常數據過于混亂，無法得出確定的結果。這個問題就可以通過結構光來解決，從而為圖像生成清晰的預定義結構。

應用領域
應用領域立體視覺的一個明顯優點是：它在測量工作范圍較小的物體時可以實現高精度。如果要實現高精度，通常需要將參考標記、隨機圖案或由結構化光源產生的光圖案投影到被測物體上。立體視覺通常適用于坐標測量技術和工作空間的3D測量。然而，這種技術一般不適合在生產環境中使用，因為它的處理器負載較高，在工業應用中會增加整體系統的成本

激光三角測量

法激光三角測量法使用的是2D相機和激光光源。激光會將光線投射到目標區域，然后再使用2D相機進行拍攝。光線在接觸被測物體的輪廓時會發生彎曲，因此可以根據多張照片中的光線位置坐標，計算出物體和激光光源之間的距離。

ToF (Time-of-Flight)

在獲取深度數據及測量距離方面，ToF (Time-of-Flight)方法是一項非常高效的技術。ToF相機為每個像素提供兩種信息：亮度值（灰度值）以及芯片與被測物體之間的距離（即深度值）。ToF (Time-of-Flight)技術可進一步分為兩種不同方法：連續波和脈沖ToF。

脈沖ToF是根據光脈沖的傳播時間來測量距離，因此它需要配合非常快速、精準的電子元件。目前，該技術能夠在合理的成本范圍內生成精確的光脈沖以及進行精準測量。相比連續波的工作過程，這種技術所需的芯片要以更高的分辨率進行工作，由于它的像素較小，因此能夠更高效地利用芯片表面。

集成光源發出的光脈沖會在照射物體后反射回相機。然后，即可根據光線再次到達芯片前的傳播時間計算出距離，從而得出每個像素的深度值。這項技術可以輕松實時生成點云，同時還可以提供強度和置信圖。

應用領域

在物流和生產環境中，ToF流程非常適合用于體積測量、打托盤任務和自動駕駛車輛。在醫療領域，ToF相機還可以幫助定位和監控病人。在工廠自動化中，它能協助完成機器人控制和箱盒取物任務。

哪種技術適合我的應用？

與2D相機一樣，可以使用單一技術解決所有問題的3D相機并不存在。因此我們必須綜合權衡各種要求，確定最優化的選擇。