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据自动化展小编得知，传感器/相机作为3D视觉的眼睛，其在3D技术演进及落地应用过程中所占的位置十分重要，甚至一定程度上决定了3D视觉技术的发展了应用。

3D传感器/相机，不仅能够获得平面图像，还可以获得拍摄对象的深度信息，即三维位置及尺寸等。3D传感器/相机通常有多个摄像头+深度传感器组成。可以实现三维信息采集，且三维数据可以转成点云。

根据基础原理的不同，目前市面上的3D传感器主要包括以下几种：

(1)    双目相机

双目视觉是机器视觉的一种重要形式，基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。目前有主动双目，被动双目之分，被动双目就是采用可见光，好处是不需要额外光源，但是晚上无法使用，主动双目就是主动发射红外激光做补光，光线暗的场景也能正常使用。

双目相机优缺点：

硬件要求和成本低，普通CMOS相机即可。

可适用室内外场景。

对环境光照非常敏感。光线变化导致图像偏差大，进而会导致匹配失败或精度低。

不适用单调缺乏纹理的场景。双目视觉根据视觉特征进行图像匹配，没有特征会导致匹配失败。

计算复杂度高。纯视觉的方法对算法要求高，计算量较大。

基线限制了测量范围。测量范围和基线（两个摄像头间距）成正比，导致无法小型化。

(2)    结构光

结构光(Structured light)：通常采用特定波长的不可见的红外激光作为光源，发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。

根据编码图案不同，机构光相机可分为：

一般有条纹结构光---enshape

编码结构光---Mantis Vision, Real sense(F200)

散斑结构光--apple(prime sense)

结构光相机优缺点包括：

方案成熟，相机基线可以做的比较小，方便小型化。

资源消耗较低，单帧IR图即可计算深度信息，功耗低。

主动光源，暗光线场景也可使用。

在一定范围内精度高，分辨率高，分辨率可达1280x1024,帧率可达到60FPS。

容易受环境光干扰，室外体验差。

随检测距离增加，精度会变差。

(3)    ToF相机

不同于使用2D图像来推算3D资讯，ToF是透过红外光在空气中的飞行时间，计算出目标体的距离。ToF技术也是机器视觉工业的重要里程碑，因其只需要使用低成本的CMOS传感器和主动光源技术就能提供3D场景的距离景深资讯。

此外，不同于单点逐点扫描方式，ToF是每个图元都能测量对应目标体的亮度和反射回来的到达时间，从而计算出该点对应的距离景深。ToF提供了视角范围内场景的整个分辨率的距离景深资料。该技术结构简单，容易使用，不依赖环境光，且兼具高精度和高帧率。

TOF 法根据调制方法的不同，一般可以分为两种：脉冲调制（Pulsed Modulation）和连续波调制(Continuous Wave Modulation)。脉冲调制需要非常高精度时钟进行测量，且需要发出高频高强度激光，目前大多采用检测相位偏移办法来实现TOF 功能。

下面图片描述了TOF 相机（连续波）的基本原理，实际应用中，通常采用的是正弦波调制。由于接收端和发射端正弦波的相位偏移和物体距离摄像头的距离成正比，因此可以利用相位偏移来测量距离。

TOF 的优缺点包括：

检测距离远。在激光能量够的情况下可达几十米。

受环境光干扰比较小。

对设备要求高，特别是时间测量模块。

资源消耗大。该方案在检测相位偏移时需要多次采样积分，运算量大。

边缘精度低。

限于资源消耗和滤波，帧率和分辨率都没办法做到较高。目前消费类较大也就VGA。

自动化展小编获悉，除了上述视觉传感器（相机）外，3D视觉相关的数据采集设备还包括：毫米波雷达、激光雷达等，广泛用于机器人、自动驾驶等应用场景。

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文章来源：新机器视觉