3D成像的介绍和工作原理以及应用

3D成像技术已经走出学术研究实验室很远一段路程，得益于传感器、照明，以及最重要的嵌入式处理技术的创新发展，3D视觉目前已经广泛用于多种机器自动化应用。从视觉引导的机器人装箱到高精度计量，最新一代的处理器现在能够处理海量的数据集和复杂的算法，从而提取出深度信息和快速做出决策。通过LabVIEW视觉开发模块的这样一个软硬件无缝集成的3D视觉工具，工程师们能够在一个图形开发环境中访问3D视觉。

1. 3D成像介绍

使用2D相机传感器或者其他光学感应技术来计算深度信息有多种方法。下文简要说明了最为常用的方法：

2. 视觉开发模块中的立体视觉功能

从LabVIEW 2012开始，视觉开发模块包含了双目立体视觉算法，计算来自多只相机的深度信息。利用两只相机的校准信息，新型算法能够生成深度图像，提供了更加丰富的数据来识别物体、检测缺陷，以及引导机器人臂的运动和响应。

双目立体视觉系统使用两只相机。在理想情况下，两只相机分开较短的距离，并几乎平行安装。如图1所示，用一盒球形巧克力来说明3D成像在自动化检查方面的优势。在校准两只相机以确定分离和倾斜等3D空间关系之后，系统采集两幅不同的图像以定位可能存在缺陷的巧克力。利用视觉开发模块的新型3D立体视觉算法，将两幅图像合成，然后计算深度信息以及实现深度图像可视化。

图1. 立体视觉利用左右两幅图像生成深度图像示例

3D深度图像显示有两块巧克力的圆润度达不到高品质标准，然而2D图像就不是如此明显。图2所示图像用白框圈起有缺陷的巧克力。

图2. 3D深度图像，有缺陷的巧克力用白框圈起

在利用立体视觉时，一项很重要的考虑是：根据左图的一条线和右图的同一条线来定位特征，并据此计算视差。为了定位并区分特征，图像需要具有足够的纹理，并且为了获得更好的结果，您可能需要用结构化的照明来照亮场景，以增加纹理。

最后，可以利用双目立体视觉来计算被检物体表面上的点的3D坐标(X,Y,Z)。这些点常常称为点云。点云对于3D物体形状的可视化非常有用，而且也可以被其他3D分析软件所用。例如，LabVIEW工具网络现在提供AQSense 3D形状分析库 (SAL3D)，并使用点云进行进一步图像处理和可视化。

3. 立体视觉的工作原理

为了更好地说明双目立体视觉的工作原理，图3提供了一个简化的立体视觉配置图，其中两只相机平行安装，并具有相同的焦距。

图3.简化的立体视觉系统

图3所示变量为：

b为基线，或者两只相机的间距

f为相机焦距

XA为相机的X轴

ZA为相机的光轴

P为坐标X、Y和Z确定的真实点

uL为真实点P在左侧相机所采集图像上的投影

uR为真实点P在右侧相机所采集图像上的投影