隨著很多全新技術的涌現(xiàn)，人們越來越需要用3D方法來表示現(xiàn)實世界中的物體。特別是機器視覺和機器人技術，它們都得益于精確和自適應的3D捕捉功能。其它針對3D掃描的應用包括生物識別、安防、工業(yè)檢查、質(zhì)量控制、醫(yī)療、牙科和原型設計。
3D掃描是提取一個物體的表面和物理測量，并用數(shù)字的方式將其表示出來。這些數(shù)據(jù)被采集為一個由X，Y和Z坐標（表示物體外部表面）組成的點云。對于一個3D掃描的分析可以確定被掃描物體的表面積、體積、表面形狀、外形和特征尺寸。
一個3D掃描儀需要一個探針來確定到物體表面上每一個點的距離。理論上，這個探針可以是一個觸覺（物理接觸）探針。然而，很多應用需要非接觸式測量。只使用光照來探測感興趣物體的光學技術提出了針對這個問題的解決方案。其中一個方法至少采用2個攝像頭來提供立體感視覺技術，它對于計算的要求通常比較嚴格，并且對于環(huán)境光照條件很敏感。另外一個方法采用結(jié)構(gòu)照明圖形，它只需一個投影儀（用于生成光圖形）以及一個單攝像頭和計算能力中等的算法。
結(jié)構(gòu)光
結(jié)構(gòu)光是3D掃描的一個光學方法，它投射出一組用數(shù)學方法構(gòu)造的光圖形，按照一定順序照亮被測量的物體。一個到投影儀的距離已知的攝像頭同步捕捉一組被照亮物體的圖像。相對于用于校準的平面基準表面，攝像頭看到的圖形被經(jīng)掃描物體的表面形狀所扭曲。幾何三角剖分的原理使得計算被掃描物體表面上每個點的XYZ坐標成為可能（見圖01）。然后，獲得的點云數(shù)據(jù)用于被掃描物體表面詳細3D模型的計算構(gòu)造。
圖01：使用DLP? 技術的結(jié)構(gòu)光
可編程圖形結(jié)構(gòu)光
可編程圖形掃描儀使用具有數(shù)字空間光調(diào)制器（SLM）的激光或LED光源將一系列圖形投射到物體表面上。通過使用多個圖形，一個可編程結(jié)構(gòu)光掃描儀能夠獲得更高的準確性，并且能夠根據(jù)環(huán)境光照條件、物體表面，以及物體光反射特性來改變圖形。
由于可編程圖形結(jié)構(gòu)光需要顯示多個圖形，空間光調(diào)制器就成為此類掃描儀的一個關鍵組件。目前市面上有多項空間光調(diào)制技術，其中包括德州儀器（TI）DLP?技術，特別是DLP6500和DLP9000芯片組。
不同的結(jié)構(gòu)光掃描算法要求SLM能夠產(chǎn)生二級制或灰度圖形中的一種，或者能夠產(chǎn)生這兩種圖形。高對比度圖形有助于在處理不斷變化的物體反射率和環(huán)境光條件時盡可能提高準確度和運轉(zhuǎn)可靠耐用性。由于尺寸、冷卻和電池要求，系統(tǒng)設計將光通量和能效視為重中之重。
目前有很多對3D結(jié)構(gòu)光圖形進行優(yōu)化的技術。其中一個特別有效的方法就是自適應圖形集。算法確定了圖形與波長的最佳組合，以提高被掃描物體的分辨率。根據(jù)物體的顏色，可以選擇多變的顏色（光的波長）。自適應圖形提高了對表面質(zhì)地復雜或者不連續(xù)的物體的掃描能力。
設計考慮
在設計可編程結(jié)構(gòu)光解決方案時，有幾個重要的設計注意事項。被測量物體的尺寸和距離以及3D測量所要求的空間精度決定了所需的空間光調(diào)制器和圖形捕捉攝像頭的性能特性。SLM分辨率（像素數(shù)量）和掃描場尺寸（像素/mm）決定了可實現(xiàn)的精度。攝像頭的分辨率必須足夠大，根據(jù)采樣定理，通常情況下，應該至少為SLM像素密度的四倍。
掃描期間，任何的物體運動會使數(shù)據(jù)模糊不清，從而降低測量精度。為了實現(xiàn)所需的3D精度等級，物體運動的越快，就必須越快速地執(zhí)行一個完整掃描。越快的掃描需要更快速的空間光調(diào)制器和幀捕捉速率更高的攝像頭，而亮度更高的圖形照明也會對快速掃描有所幫助。在不同的3D測量系統(tǒng)中，也許需要從每秒數(shù)次到最高每秒數(shù)百次的圖形速率。
結(jié)論
機器和機器人視覺與其它3D應用正在使智能機器的能力越來越強。3D掃描隨著全新技術和算法的發(fā)展不斷進步。隨著處理和傳感器功能的不斷增強，而它們的成本逐漸走低，這些全新技術使終端用戶有了更大的選擇空間。采用結(jié)構(gòu)光的主動、非接觸式3D掃描系統(tǒng)為用戶提供獨特的優(yōu)勢，不過必須根據(jù)特定的應用需求對這些系統(tǒng)進行評估。
參考文獻
Geng, Jason：結(jié)構(gòu)光3D表面成像：教程
Koninckx, Thomas P.和Gool, Luc Van：由自適應結(jié)構(gòu)光實現(xiàn)的實時范圍采集