随着3D成像技术日（rì）趋（qū）成熟，3D相（xiàng）机已经（jīng）出现在日常服务、金融支付、物（wù）流分拣、加工制造等越来越多的应用场景中。但仍有许多使用者由于不甚了解不同类型3D相机之间的差异，在进行设备选型时存在诸（zhū）多困惑。本文将系统介绍（shào）各（gè）类（lèi）3D相机的基本原理、特点以及（jí）相互之间（jiān）的差（chà）异，帮助（zhù）您更好地完（wán）成相机（jī）选型。

什（shí）么（me）是3D相机（jī）

普（pǔ）通数码（mǎ）相机（jī）输出的图像以二维像素网格构成。依据（jù）每个（gè）像素的属性将其定义为红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue），通常称为RGB。不（bú）同属性的（de）像素可以用0－255的数字来表示，例如，黑色的相应值为（0，0，0），纯（chún）鲜红色的相应（yīng）值是（255，0，0）。成千上百万的像素（sù）可以构（gòu）成我们常见的照片。

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知（zhī）象光电高精度3D相（xiàng）机（jī）Ailook  支（zhī）持3D实时（shí）成像

3D相机的（de）不（bú）同之处在（zài）于，它可以测量普（pǔ）通数（shù）码相（xiàng）机无法测量的深度数据。所谓深度数（shù）据，就是（shì）像素到相机的（de）距离。所以3D相机可以（yǐ）获取四个值，分别（bié）是RGB值和深度信（xìn）息（xī），即RGB－D。

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3D相（xiàng）机输出的深度信息可以通过不（bú）同的形式显示（shì）出来（lái）。在上图（tú）示例中，左边（biān）为彩（cǎi）色图，右边为深度图。深度图中的不同颜色（sè），表示（shì）像素（sù）到相机的距（jù）离，青色表示距（jù）离相（xiàng）机最近，而红色（sè）则表示距离相机最远（yuǎn）。其实深度图的显示，使用什么颜色不重（chóng）要（yào），只是为（wéi）了便于识别。

3D相机的（de）常（cháng）见类型

3D相机通过其使用的深度数据（jù）计算方式来进行分类。不同类（lèi）型的3D相机都有其优点与限制性，所以选取何（hé）种3D相机，就取决于使用者（zhě）的实际需求。常见的（de）选型（xíng）要（yào）素有：最远测量距离、最高精度（dù）、是（shì）否（fǒu）支持户外使（shǐ）用这三点。

1．结（jié）构（gòu）光与编（biān）码光

结构光3D相机与编（biān）码光3D相机都是通过光源发（fā）射器投射光（通常是红外光）到物体。所投射的光是有（yǒu）特定图案的。这种特定的图（tú）案，可以从视（shì）觉层面进行（háng）设（shè）置，也可以从时（shí）间（jiān）层（céng）面进行设置，还（hái）可以是这（zhè）两个方（fāng）式的结合。由（yóu）于光投影的图案是既定的（de），所以3D相机的内（nèi）置传感器通过识别场景（jǐng）中（zhōng）的图案就可以获取到深度信息。例如下（xià）图，如果光的既（jì）定图（tú）案是一系列条纹，当它投射到一个球上，这些条（tiáo）纹将会依据球的表面产生特定形变，且当球靠（kào）近光源（yuán）发射器（qì）时（shí），图案（àn）还会（huì）发生相应（yīng）的改变。

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利（lì）用既定图像与相机识别到的（de）实际图（tú）像之（zhī）间（jiān）的差异，可以计算出每个（gè）像素到相机的距离。这项技术的核心是需（xū）要精（jīng）准识别（bié）所（suǒ）投射的光的图案（àn）。但（dàn）是相机投射出的光的（de）功率会因为（wéi）距（jù）离变大而衰（shuāi）减，还会受到（dào）环境中（zhōng）其他相机或设备（bèi）发（fā）出的（de）红外线噪（zào）音的干扰，因此，编码光和结（jié）构光相机适合在室内，进（jìn）行（háng）短距离作业。

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知象光电工业3D相机Surface  采用（yòng）双目红外结构光技术

2．立体视觉

立（lì）体（tǐ）视觉（jiào）相机依据内（nèi）置（zhì）的传感器数（shù）量可（kě）分（fèn）为单目立体视（shì）觉相机（jī）（内置（zhì）单个传感器）与双目立体视觉（内置两个传感器（qì））相机。由于它们（men）工作原理相（xiàng）同，以下举例均（jun1）以（yǐ）双目立体（tǐ）视觉（jiào）技术为例进行介绍。立体视觉相（xiàng）机常利用（yòng）红（hóng）外光来（lái）提高测量精度，并且可利用一（yī）切光（guāng）进行测量，这一点（diǎn）不同于（yú）上文介绍（shào）的编码光或结构光（guāng）3D相机。双目立（lì）体视觉相机内置两个传感器，可以分（fèn）别得到出两（liǎng）组图像的深度信息。由于传感器之（zhī）间的距离是已知的，通过计算便可以得（dé）到（dào）被测对（duì）象的深度（dù）信息。

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双目（mù）立体视觉相（xiàng）机的工作原理，与人眼进行深度感知的原理类（lèi）似（sì）。人的（de）两眼分别可看见一幅图像，大脑（nǎo）可以计算（suàn）出（chū）两眼之间的差异，距离（lí）物体近（jìn）的一只眼所识别出的物体移（yí）动幅度更大，而（ér）距（jù）离（lí）物体远的一只眼所识别（bié）出的移动幅（fú）度就就（jiù）小一（yī）些。

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双目立体（tǐ）视觉（jiào）相机在大多数照明条件（jiàn）下，甚至是户外，它都能（néng）保持良好的性能。如为其配（pèi）置（zhì）红外（wài）光发（fā）射（shè）器，那么即使在光照（zhào）条件（jiàn）差的环境中，它依然能（néng）敏锐感知深度信息（xī）。双目（mù）立体视觉相机的另（lìng）一个优点是，在特定场景（jǐng）中，相机的使（shǐ）用数（shù）量是（shì）没有限制的，不会出现多个编码光（guāng）相机（jī）或TOF相机（jī）同时（shí）使用时出现的（de）互相干扰的问题。

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双目立体视觉相机所能（néng）测量的距离取决于两（liǎng）个（gè）内（nèi）置传感器之间的距离，也就是（shì）基（jī）线距离。基线距离越宽，相机可测（cè）试的距（jù）离就越远。事实上，天文学家（jiā）们使用一种相似的技术来（lái）测量恒星距地（dì）球的距离。先测量一颗恒（héng）星在天空中的位置，六个月（yuè）后，当地球运转到轨（guǐ）道中离（lí）原始测（cè）量点最（zuì）远位置时，再次测量同一恒（héng）星位置。这样，天（tiān）文学家就可以利用大约3亿公里的基线距离计算出恒（héng）星距离地球的位置（恒星的深度信息）。

3．TOF相机

每种3D相机都依赖已知（zhī）信息（xī）来推断深度信息。例（lì）如，在立（lì）体（tǐ）视觉技（jì）术中，基线距（jù）离是已（yǐ）知的。在编码（mǎ）光和结构光技术中，光的图案是已知的。而在TOF技术（shù）（Time of Flight）方面，光速则是用来计（jì）算深度的已知变量。

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所有类型的（de）TOF相机都会发射（shè）某种光线（xiàn），用来扫射全（quán）场，然（rán）后（hòu）测算光反射回（huí）来的（de）时间。根据光的功率和波长，TOF相（xiàng）机可适用远的距离的测量（liàng）工作（zuò），例（lì）如，用TOF相机在直升（shēng）机上进（jìn）行地图绘制的相关测（cè）量工作；汽（qì）车自动驾驶中常使用的激光定位器。

TOF相机的缺点（diǎn）是，在（zài）相同空间内，其（qí）他相机的光会对（duì）它（tā）们造成较强（qiáng）干扰，而且（qiě）在室外环境下也不适用。

你能用3D相（xiàng）机做（zuò）什么？

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知象光电（diàn）工业3D相机Raygo  重（chóng）复精度最高可达5μm

3D相机可以让任（rèn）何设备和（hé）系（xì）统不需要人工干预的方（fāng）式理解场景。虽然计算机可以实现理解二维（wéi）图像，但这需要投入大量的时间和成本来训（xùn）练机器学习（xí）网络。3D相机本身（shēn）可提供一（yī）些无需训练便可识别（bié）的信（xìn）息，例如（rú），3D相机可直接（jiē）区（qū）分（fèn）前景（jǐng）、背景、场景，从图像中剔（tī）除（chú）背（bèi）景物，这对（duì）于需要分割（gē）背景的相关应用中非常有（yǒu）帮（bāng）助。

本文为解释3D相机的类别及工作原理，列举（jǔ）了一些应用场景。而实际上（shàng），3D相机可应用（yòng）的范围远比这（zhè）广泛的（de）多。未来（lái），3D视觉技术不仅能（néng）帮助设（shè）备看得更远、更（gèng）立（lì）体，更（gèng）精准，同（tóng）时还能联合人工智（zhì）能，助力（lì）更（gèng）多领域的（de）升级、创新。

西安知象（xiàng）光电科技依托西安交通大学、中科（kē）院西（xī）光所、麻省理工学院等（děng）著（zhe）名研究机构，研（yán）发结构光3D成像模组（zǔ）核心硬件技术和3D人工智能（néng）算法，打（dǎ）造高（gāo）精度3D成（chéng）像国际品（pǐn）牌（pái）。公（gōng）司产品已销往国内（nèi）、海（hǎi）外的（de）消费电子、医疗（liáo）健康、军工安防（fáng）、文化教育、工业检测等市场。投（tóu）资人包括（kuò）国中创投、深（shēn）创投、软银中国、中科创星等。