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3d傳感器原理：3D傳感器的原理

在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中，三維場(chǎng)景信息為圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、物體跟蹤等各類計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用提供了更多的可能性，而深度圖像（Depth map）作為一種普遍的三維場(chǎng)景信息表達(dá)方式得到了廣泛的應(yīng)用。深度圖像的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值可用于表征場(chǎng)景中某一點(diǎn)距離攝像機(jī)的遠(yuǎn)近。?
獲取深度圖像的方法可以分為兩類：被動(dòng)測(cè)距傳感和主動(dòng)深度傳感。?
In short：深度圖像的像素值反映場(chǎng)景中物體到相機(jī)的距離，獲取深度圖像的方法=被動(dòng)測(cè)距傳感+主動(dòng)深度傳感。
被動(dòng)測(cè)距傳感
被動(dòng)測(cè)距傳感中最常用的方法是雙目立體視覺[1,2]，該方法通過兩個(gè)相隔一定距離的攝像機(jī)同時(shí)獲取同一場(chǎng)景的兩幅圖像，通過立體匹配算法找到兩幅圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，隨后根據(jù)三角原理計(jì)算出時(shí)差信息，而視差信息通過轉(zhuǎn)換可用于表征場(chǎng)景中物體的深度信息。基于立體匹配算法，還可通過拍攝同一場(chǎng)景下不同角度的一組圖像來獲得該場(chǎng)景的深度圖像。除此之外，場(chǎng)景深度信息還可以通過對(duì)圖像的光度特征[3]、明暗特征[4]等特征進(jìn)行分析間接估算得到。?
上圖展示了Middlebury Stereo Dataset中Tsukuba場(chǎng)景的彩色圖像、視差實(shí)際值與用Graph cuts算法得到的立體匹配誤差估計(jì)結(jié)果，該視差圖像可以用于表征場(chǎng)景中物體的三維信息。?
可以看到，通過立體匹配算法得到的視差圖雖然可以得到場(chǎng)景的大致三維信息，但是部分像素點(diǎn)的時(shí)差存在較大誤差。雙目立體視覺獲得視差圖像的方法受限于基線長(zhǎng)度以及左右圖像間像素點(diǎn)的匹配精確度，其所獲得的視差圖像的范圍與精度存在一定的限制。
In short, 常用于深度圖像增強(qiáng)領(lǐng)域的測(cè)試數(shù)據(jù)集Middlebury Stereo Dataset屬于被動(dòng)測(cè)距傳感；被動(dòng)測(cè)距傳感=兩個(gè)相隔一定距離的相機(jī)獲得兩幅圖像+立體匹配+三角原理計(jì)算視差（disparity）
主動(dòng)測(cè)距傳感
主動(dòng)測(cè)距傳感相比較于被動(dòng)測(cè)距傳感最明顯的特征是：設(shè)備本身需要發(fā)射能量來完成深度信息的采集。這也就保證了深度圖像的獲取獨(dú)立于彩色圖像的獲取。近年來，主動(dòng)深度傳感在市面上的應(yīng)用愈加豐富。主動(dòng)深度傳感的方法主要包括了TOF（Time of Flight）、結(jié)構(gòu)光、激光掃描等。
TOF相機(jī)
TOF相機(jī)獲取深度圖像的原理是：通過對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景發(fā)射連續(xù)的近紅外脈沖，然后用傳感器接收由物體反射回的光脈沖。通過比較發(fā)射光脈沖與經(jīng)過物體反射的光脈沖的相位差，可以推算得到光脈沖之間的傳輸延遲進(jìn)而得到物體相對(duì)于發(fā)射器的距離，最終得到一幅深度圖像。?
TOF相機(jī)所獲得的深度圖像有以下的缺陷：?
1. 深度圖像的分辨率遠(yuǎn)不及彩色圖像的分辨率?
2. 深度圖像的深度值受到顯著的噪聲干擾?
3. 深度圖像在物體的邊緣處的深度值易出現(xiàn)誤差，而這通常是由于一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景涵蓋了不同的物體表面所引起的。?
除此之外，TOF相機(jī)的通常價(jià)格不菲。?
結(jié)構(gòu)光與Kinect
結(jié)構(gòu)光是具有特定模式的光，其具有例如點(diǎn)、線、面等模式圖案。
基于結(jié)構(gòu)光的深度圖像獲取原理是：將結(jié)構(gòu)光投射至場(chǎng)景，并由圖像傳感器捕獲相應(yīng)的帶有結(jié)構(gòu)光的圖案。
由于結(jié)構(gòu)光的模式圖案會(huì)因?yàn)槲矬w的形狀發(fā)生變形，因此通過模式圖像在捕捉得到的圖像中的位置以及形變程度利用三角原理計(jì)算即可得到場(chǎng)景中各點(diǎn)
的深度信息。
結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)提供了高精度并且快速的三維信息，其在汽車、游戲、醫(yī)療等領(lǐng)域均已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。
基于結(jié)構(gòu)光的思想，微軟公司推出了一款低價(jià)優(yōu)質(zhì)的結(jié)合彩色圖像與深度圖像的體感設(shè)備Kinect，該設(shè)備被應(yīng)用于如人機(jī)交互（Xbox系列游戲機(jī)）、三維場(chǎng)景重建、機(jī)器視覺等諸多領(lǐng)域。?
?
微軟公司的Kinect有三個(gè)鏡頭，除了獲取RGB彩色圖像的攝像機(jī)之外，左右兩邊的鏡頭分別是紅外線發(fā)射器和紅外線CMOS攝像機(jī)，這兩個(gè)鏡頭共同構(gòu)成了Kinect的深度傳感裝置，其投影和接收區(qū)域相互重疊，如下圖所示。?
Kinect采用了一種名為光編碼（Light Coding）的技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光方法投射一幅二維模式圖案的方法，Kinect的光編碼的紅外線發(fā)射機(jī)發(fā)射的是一個(gè)具有三維縱深的“立體編碼”。光編碼的光源被稱為激光散斑，其形成原理是激光照射到粗糙物體或穿透毛玻璃后得到了隨機(jī)的衍射斑點(diǎn)。激光散斑具有高度的三維空間隨機(jī)性。當(dāng)完成一次光源標(biāo)定后，整個(gè)空間的散斑圖案都被記錄，因此，當(dāng)物體放進(jìn)該空間后，只需得知物體表面的散斑圖案，就可以知道該物體所處的位置，進(jìn)而獲取該場(chǎng)景的深度圖像。紅外攝像機(jī)捕獲的紅外散斑圖像如下圖所示，其中左側(cè)的圖片展現(xiàn)了右側(cè)圖片中框中的細(xì)節(jié)。?
Kinect低廉的價(jià)格與實(shí)時(shí)高分辨率的深度圖像捕捉特性使得其在消費(fèi)電子領(lǐng)域得到了迅猛發(fā)展，然而Kinect的有效測(cè)距范圍僅為800毫米到4000毫米，對(duì)處在測(cè)距范圍之外的物體，Kinect并不能保證準(zhǔn)確深度值的獲取。Kinect捕獲的深度圖像存在深度缺失的區(qū)域，其體現(xiàn)為深度值為零，該區(qū)域意味著Kinect無法獲得該區(qū)域的深度值。而除此之外，其深度圖像還存在著深度圖像邊緣與彩色圖像邊緣不對(duì)應(yīng)、深度噪聲等問題。Kinect所捕獲的彩色圖像與深度圖像如下圖所示。?
Kinect所捕獲的深度圖像產(chǎn)生深度缺失區(qū)域的原因多種多樣。除了受限于測(cè)距范圍，一個(gè)重要的原因是目標(biāo)空間中的一個(gè)物體遮擋了其背后區(qū)域。這種情況導(dǎo)致了紅外發(fā)射器所投射的圖案無法照射到背后區(qū)域上，而背后區(qū)域卻有可能被處在另一個(gè)視角的紅外攝像機(jī)捕捉到，然而該區(qū)域并不存在散斑圖案，該區(qū)域的深度信息也就無法被獲得?！綩ops，原來遮擋是這樣導(dǎo)致了深度值缺失，作者果然厲害，兩句話讓人茅塞頓開！】物體表面的材質(zhì)同樣會(huì)影響Kinect深度圖像的獲取。當(dāng)材質(zhì)為光滑的平面時(shí)，紅外投射散斑光束在物體表面產(chǎn)生鏡面反射，紅外攝像機(jī)無法捕捉該物體反射的紅外光，因此也就無法捕獲到該表面的深度；當(dāng)材質(zhì)為吸光材料時(shí)，紅外投射散斑被該表面所吸收而不存在反射光，紅外攝像機(jī)同樣無法捕捉到該表面的深度信息?！静馁|(zhì)對(duì)深度缺失的影響，分析到位】除此之外，Kinect所捕獲的深度圖像存在的與彩色圖像邊緣不一致的問題主要是由彩色攝像機(jī)與紅外攝像機(jī)的光學(xué)畸變引起的。
激光雷達(dá)
激光雷達(dá)測(cè)距技術(shù)通過激光掃描的方式得到場(chǎng)景的三維信息。其基本原理是按照一定時(shí)間間隔向空間發(fā)射激光，并記錄各個(gè)掃描點(diǎn)的信號(hào)從激光雷達(dá)到被測(cè)場(chǎng)景中的物體，隨后又經(jīng)過物體反射回到激光雷達(dá)的相隔時(shí)間，據(jù)此推算出物體表面與激光雷達(dá)之間的距離。?
激光雷達(dá)由于其測(cè)距范圍廣、測(cè)量精度高的特性被廣泛地用于室外三維空間感知的人工智能系統(tǒng)中，例如自主車的避障導(dǎo)航、三維場(chǎng)景重建等應(yīng)用中。下圖展示的是激光雷達(dá)Velodyne HDL-64E在自主車中的應(yīng)用，該激光雷達(dá)能夠獲取360°水平方向上的全景三維信息，其每秒能夠輸出超過130萬個(gè)掃描點(diǎn)的數(shù)據(jù)。全向激光雷達(dá)曾在美國(guó)舉辦的DARPA挑戰(zhàn)賽中被許多隊(duì)伍所采用，其也成為了自主行駛車輛的標(biāo)準(zhǔn)配置。?
然而，激光雷達(dá)所捕獲的三維信息體現(xiàn)在彩色圖像坐標(biāo)系下是不均勻并且稀疏的。由于單位周期內(nèi)，激光掃描的點(diǎn)數(shù)是有限的，當(dāng)把激光雷達(dá)捕獲的三維點(diǎn)投射到彩色圖像坐標(biāo)系下得到深度圖像時(shí)，其深度圖像的深度值以離散的點(diǎn)的形式呈現(xiàn)，深度圖像中許多區(qū)域的深度值是未知的。這也就意味著彩色圖像中的某些像素點(diǎn)并沒有對(duì)應(yīng)的深度信息。?

3d傳感器原理：3D線光譜共焦傳感器工作原理

光譜共焦技術(shù)是一種基于軸向色差和色彩編碼技術(shù)的光學(xué)檢測(cè)方法，將傳感器發(fā)射端發(fā)出的復(fù)色光色散為波長(zhǎng)連續(xù)的光譜，通過色彩編碼，將波長(zhǎng)準(zhǔn)確映射到被測(cè)物，通過測(cè)量反射光的波長(zhǎng)，建立傳感器距離與波長(zhǎng)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲取被測(cè)物的位置信息。
熵智科技自研的3D線光譜共焦傳感器SZ-Spec系列，采用同軸共焦光學(xué)設(shè)計(jì)，測(cè)量精度高、角度適應(yīng)性廣、測(cè)量穩(wěn)定性高，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，出色的動(dòng)態(tài)范圍和信噪比，能夠輕松地用于測(cè)量物體的厚度、平面度、微觀形貌、微小瑕疵、翹曲度等，解決3D輪廓精密測(cè)量問題，滿足半導(dǎo)體、3D玻璃、精密點(diǎn)膠、精密零部件等測(cè)量和檢測(cè)需求。

3d傳感器原理：3D視覺傳感器

3D
視覺傳感器
早期
3D
傳感系統(tǒng)一般都使用
LED
作為紅外光源，但是隨著
VCSEL
芯片技術(shù)的成
熟，在精確度、小型化、低功耗、可靠性等角度全方面占優(yōu)，因而現(xiàn)在常見的
3D
攝像頭
系統(tǒng)一般都采用
VCSEL
作為紅外光源。
主
動(dòng)測(cè)距方法的基本思想是利用特定的、
人為控制光源和聲源對(duì)物體目標(biāo)進(jìn)行照射，
根據(jù)
物體表面的反射特性及光學(xué)、
聲學(xué)特性來獲取目標(biāo)的三維信息。
其特點(diǎn)是具有較高的測(cè)距精
度、抗干擾能力和實(shí)時(shí)性，具有代表性的主動(dòng)測(cè)距方法有結(jié)構(gòu)光法、飛行時(shí)間法、和三角測(cè)
距法。
根據(jù)投影光束形態(tài)的不同，
結(jié)構(gòu)光法又可分為光點(diǎn)式結(jié)構(gòu)光法、
光條式結(jié)構(gòu)光法和光面
式結(jié)構(gòu)光法等。
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3d傳感器原理：3D視覺基礎(chǔ)（基本原理及3D傳感器基本參數(shù)）

　　本人所在行業(yè)屬于3D視覺方向，因此最近也是學(xué)習(xí)了很多3D視覺的知識(shí)，這次專門總結(jié)一下。
　　傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器視覺中，2D指的是X方向加Y方向，那么3D視覺自然就是加了一個(gè)Z方向。目前我接觸到的公司產(chǎn)品是3D激光輪廓儀，也叫3D激光傳感器，線激光傳感器，采用的是激光三角測(cè)距法。
3D相機(jī)的工作原理
　　在傳統(tǒng)的2D視覺中，一套詳細(xì)的解決方案最基礎(chǔ)的是相機(jī)、鏡頭、和光源。根據(jù)客戶的需求以及現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)環(huán)境，通過一些公式計(jì)算出符合要求的相機(jī)和鏡頭，最后根據(jù)客戶的成本需求來選出最合適的相機(jī)加鏡頭。最后的光源是整套解決方案中比較難的一個(gè)點(diǎn)，要根據(jù)客戶所測(cè)物件的不同來選擇合適的光源，保證能夠清晰的成像。大家可以看出來，2D視覺對(duì)于工程師的要求比較高，要擁有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，有一定的光學(xué)和軟件知識(shí)，而3D相機(jī)相對(duì)來說就要簡(jiǎn)單一些。
　　一般3D相機(jī)都會(huì)集成在一個(gè)框架內(nèi)，不會(huì)像2D視覺系統(tǒng)那樣區(qū)分開來。這里我放一張基恩士最新型的一款3D激光輪廓儀給大家看一看：

　　基本上目前市面上的3D激光相機(jī)都是這個(gè)樣子，里面集成了激光發(fā)射器、鏡頭以及感光芯片。下面我們就來好好講一講3D相機(jī)的工作原理。
　　

　　在3D相機(jī)中，取代光源的是激光發(fā)射器，通過復(fù)雜的光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，激光發(fā)射器發(fā)出的激光會(huì)形成一條直線，激光投射到物體表面就會(huì)形成反射，在光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)下，反射光會(huì)被鏡頭捕捉到，最后通過鏡頭反射到感光芯片上。因此，3D相機(jī)內(nèi)部最重要的三個(gè)部件分別為激光發(fā)射器，鏡頭和感光芯片，同時(shí)還會(huì)加一些FPGA或者ARM用于圖形處理，比如圖像算法以及圖像濾波。一般情況下，激光發(fā)射器需要優(yōu)秀的光學(xué)工程師進(jìn)行設(shè)計(jì)，比如不同的透鏡反射出來的激光也會(huì)有不同的效果；鏡頭基本上也都是正常我們看見的鏡頭，感光芯片一般會(huì)選擇高精度的CMOS芯片。
　　一般我們把激光線方向稱為X方向，也就是激光照射出來的那條線定義為X軸，高度為Z方向，通過一次靜態(tài)拍照，我們可以得到X和Z兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)，那么Y方向呢，我們一般把運(yùn)動(dòng)方向記為Y方向，也就是說。我們可以通過移動(dòng)相機(jī)或者移動(dòng)物體，并且讓相機(jī)持續(xù)不斷的拍照，就形成了連續(xù)的Y方向數(shù)據(jù)，最后組合在一起，就是我們所需要的3D數(shù)據(jù)了。
　　2. 3D相機(jī)的測(cè)量原理
　　下面我們來了解一下3D激光相機(jī)的測(cè)距原理，我司采用的是激光三角測(cè)距法，一般工業(yè)領(lǐng)域都是普遍采用這個(gè)方法，因?yàn)榧す馊菧y(cè)距法的精度比較高，抗干擾能力也很強(qiáng)，此外，還有很多的測(cè)距方法，主要分為兩個(gè)大類，分別是被動(dòng)測(cè)量類和主動(dòng)測(cè)量類。被動(dòng)測(cè)量類分為單目視覺、雙目視覺和多目視覺；主動(dòng)測(cè)量類分為結(jié)構(gòu)光法，TOF飛行時(shí)間法，激光三角測(cè)距法。TOF飛行時(shí)間法也是一種比較常見的3D光學(xué)測(cè)距方法，主要用于手機(jī)領(lǐng)域，比如手機(jī)的人臉識(shí)別，因?yàn)門OF飛行時(shí)間的測(cè)量范圍比較大，可以達(dá)到20米到30米，比較適合手機(jī)領(lǐng)域進(jìn)行一些AR/VR交互。
　　激光三角測(cè)距法我就不細(xì)講了，因?yàn)榫W(wǎng)上的資料實(shí)在是太多了，直接百度搜索激光三角測(cè)距法原理即可。
　　3.  3D相機(jī)中主要使用到的一些技術(shù)參數(shù)
　　在與客戶的接觸中，經(jīng)?？蛻魰?huì)咨詢一些硬件參數(shù)問題，我發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上關(guān)于3D視覺的資料真的少的可憐，所以好好整理了一番。
　　在2D視覺中，會(huì)有許多專業(yè)的術(shù)語名詞，比如視場(chǎng)，分辨率，重復(fù)精度等，3D視覺中也是如此。
　　在3D視覺中大致以以下術(shù)語：
視野范圍/視場(chǎng)(FOV)
　　是指在某一工作距離下傳感器激光線方向能掃到的最大寬度。在2D視覺中，視場(chǎng)一般是兩個(gè)值，即X方向*Y方向，而3D視覺只有一個(gè)值。一般情況下就是在傳感器最佳工作距離下激光線的長(zhǎng)度，注意是在工作距離下的長(zhǎng)度，畢竟激光發(fā)射出來形成一個(gè)光面，如果沒有遮擋理論上是無限長(zhǎng)的。
　　此外，3D相機(jī)還分為近視場(chǎng)，中視場(chǎng)，遠(yuǎn)視場(chǎng)。
測(cè)量范圍
　　傳感器的近視場(chǎng)到遠(yuǎn)視場(chǎng)的距離。這個(gè)概念有點(diǎn)像2D視覺中的景深，即Z軸可清晰成像的范圍。
工作距離
　　傳感器下表面到被測(cè)物表面的距離。這里的傳感器指的就是相機(jī)，每臺(tái)相機(jī)的工作距離是不一樣的，一定要記住工作距離，不然選好了相機(jī)發(fā)現(xiàn)客戶現(xiàn)場(chǎng)的安裝高度達(dá)不到相機(jī)的工作距離要求，那么你前期的準(zhǔn)備工作就全部浪費(fèi)掉了。
分辨率
　　傳感器可以識(shí)別的最小尺寸。跟圖像傳感器一般是CMOS芯片的晶圓尺寸也就是感光元件有關(guān)系。
線性度
　　也叫準(zhǔn)確度，直線度。一般指的是Z線性度，為偏差值（參考值與測(cè)量值的差值）與測(cè)量范圍的比值
重復(fù)精度
　　也叫做重復(fù)性。是指將被測(cè)物重復(fù)掃描4100次后的最大偏差值。
垂直分辨率
　　能夠測(cè)量出的最小高度
水平分辨率
　　能夠測(cè)量的最小寬度
運(yùn)動(dòng)方向
　　在運(yùn)動(dòng)方向還有幾個(gè)術(shù)語如下：
線間距：反映傳感器接收到的觸發(fā)信號(hào)間隔。這個(gè)參數(shù)跟編碼器信號(hào)或者外部信號(hào)頻率有關(guān)系。比如假設(shè)一萬個(gè)脈沖走10毫米，那么信號(hào)間隔就為1微米。
掃描頻率(HZ)：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)傳感器能夠獲取的3D輪廓線數(shù)目，反映傳感器當(dāng)前配置下的處理極限。比如2K那就是一秒最多可以跑兩千條線。這個(gè)參數(shù)也是客戶經(jīng)常會(huì)問到的一個(gè)參數(shù)。一般情況下，掃描范圍越大，曝光時(shí)間越長(zhǎng)，掃描頻率越低。這個(gè)參數(shù)還分為全幅掃描頻率和ROI掃描頻率。
公式：最大掃描速度=掃描頻率*線間距。假設(shè)我這里有一個(gè)相機(jī)掃描頻率為1000，線間距為1um，那么1秒他最快只能掃1mm，如果被測(cè)物體長(zhǎng)1cm，那么我需要掃描至少10秒鐘才能將這個(gè)物體的長(zhǎng)度掃出來。一般情況下，相機(jī)的最大掃描頻率是固定的，所以只能改動(dòng)線間距，線間距和編碼器或者外部信號(hào)有關(guān)，也就是說，如果想加快掃描速度，那么只能加大編碼器的信號(hào)，也就是讓物體或者相機(jī)的移動(dòng)速度變快。但是速度過快也可能導(dǎo)致缺少數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，導(dǎo)致某些缺陷沒有捕捉到。
　　
　　下面這張圖就是對(duì)3D傳感器的一些參數(shù)的可視化，來自于某視覺公司的培訓(xùn)PPT。

下面我們來看一下基恩士的產(chǎn)品目錄中的參數(shù)列表：

　　對(duì)比前面的參數(shù)可視化圖，是不是覺得這些參數(shù)都比較容易理解了。

　　現(xiàn)在對(duì)于這些參數(shù)是不是一目了然。
　　將一些專業(yè)術(shù)語理解透徹，不僅在面對(duì)客戶時(shí)可以更加專業(yè)，也是為了可以在客戶現(xiàn)場(chǎng)更好的解決問題。
　　目前3D視覺有著2D視覺無法比擬的優(yōu)勢(shì)，但3D視覺同樣也有一些重難點(diǎn)需要解決。
　　比如如何知道一個(gè)物體能否被準(zhǔn)確的掃描出來呢，測(cè)量是否成功取決于有多長(zhǎng)時(shí)間可以用于測(cè)量。被測(cè)物體通過探頭光束的速度越慢，越多時(shí)間可以被用于測(cè)量。因此，不能簡(jiǎn)單的認(rèn)為一個(gè)靜態(tài)測(cè)量可行，就一定意味著動(dòng)態(tài)測(cè)量也是可行的。測(cè)量的結(jié)果也取決于被測(cè)物體表面的反光特性。也就是說被測(cè)物體表面的反光性或吸光性的強(qiáng)弱，會(huì)決定是否可以測(cè)得有效信號(hào)。被測(cè)材料本身也會(huì)影響測(cè)量結(jié)果。舉例來講，如果半透明被測(cè)物體的透明度過高，測(cè)量信號(hào)可能完全失真了。最后一個(gè)應(yīng)該考慮的因素是被測(cè)物體的輪廓缺陷，可能產(chǎn)生陰影的輪廓以及多次反射的表面影響。以上這些基本因素都可能明顯影響測(cè)量信號(hào)質(zhì)量以及測(cè)量結(jié)果。
　　除去上面提到的這些影響因素，一個(gè)清晰可識(shí)別的輪廓表面反射的持續(xù)信號(hào)仍然可能是難以使用的缺損信號(hào)。如果想避免這種情況，輪廓儀的每一個(gè)獨(dú)立參數(shù)都必須正確設(shè)置并適合被測(cè)物體。使用正確的濾波器以及曝光時(shí)間的設(shè)定，往往能夠改善不良信號(hào)，經(jīng)過不斷嘗試最終可以完成測(cè)試。舉例來講，測(cè)量一個(gè)快速移動(dòng)的黑色橡膠被測(cè)物體，較短的曝光時(shí)間和被測(cè)物體的高吸光性都會(huì)更容易導(dǎo)致一個(gè)不良的測(cè)量結(jié)果。而與之相反，如果黑色被測(cè)物體不移動(dòng)或較慢移動(dòng)，較長(zhǎng)的曝光時(shí)間可能更有助于獲得完整的輪廓信息。但是這樣就會(huì)影響到檢測(cè)速度，各有利弊。
　　目前3D視覺在掃描透明物體比如玻璃的時(shí)候效果往往不佳，因?yàn)椴Ａ强梢灾苯幼尲す馔干溥^去的，導(dǎo)致CMOS芯片上難以成像，還有一個(gè)就是多重反射的問題，也會(huì)造成成像錯(cuò)誤。
　　此外，3D視覺還會(huì)遇到一個(gè)視覺陰影問題，也就是處于相機(jī)掃描角度的原因，會(huì)出現(xiàn)視野盲區(qū)。
　　所幸是目前學(xué)術(shù)界對(duì)于計(jì)算機(jī)詩句和3D視覺很是熱衷，越來越多的新技術(shù)開始出現(xiàn)，開始彌補(bǔ)上述的缺點(diǎn)，據(jù)我所知，上述這些問題現(xiàn)在都已經(jīng)有看了可行且可以落地的結(jié)局方法，真是可喜可賀。
　　以上就是我大致的總結(jié)，如果有讀者有幸讀此文章，并且手里有更多3D視覺的資料，最好是關(guān)于3D傳感器這塊的，無論是硬件方面還是光學(xué)方面，亦或是算法，濾波方面。都可以分享給我。謝謝。
　　學(xué)海無涯，學(xué)無止境，大家共勉。