3D视觉模仿人类视觉方式，通过计算机及成像系统，直观的呈现出线D图像处理可以为计算机视觉用户更好的提供更多的图像信息，让更多的行业和应用受益，尤其是工厂自动化、机器人、物流以及医疗领域。
目前市面上有多种3D技术路线，如ToF (Time-of-Flight)、双目视觉、结构光这三种技术。
ToF是一种很有效的技术，可用于测量距离以获得深度数据。集成在相机中的光源可发出光脉冲照射到物体上，物体将光脉冲反射回相机。根据光脉冲所需的时间，能确定被测物每个点与相机的距离信息，从而得到深度值。
使用ToF进行3D采集时，基本不受物体的强度和颜色的影响，也无需边缘标定、转角等功能设置，因此能轻松使用图像处理技术将其与背景分开。该采集过程也适用于移动的物体，每秒能执行万次以上距离测量，精度可达毫米级。
不过，ToF相机仅在特定环境条件下和定义的测量范围内，才能提供理想的采集结果。它适用于测量范围广、对精度要求适中的应用场景，工作距离太小会对ToF方法造成限制；还有在测量物体的角落或凹形面时，发射光会进行多次反射，ToF方法的测量结果会出现偏差，离相机太近的高反射表面会导致镜头中出现杂散光，由此产生伪影；另外，对于非常暗的表面，由于反射光太少，存在没有办法进行可靠测量的风险。
双目视觉的3D原理是使用两台2D相机从不同视角拍摄同步的图像，从而获得深度信息。想要计算数据，那就必须知道两台相机之间的相对位置；此外，还需要获得有关每台相机的内部参数信息，例如镜头的光学中心和焦距等。为了计算深度信息，第一步是要校正两个2D相机拍摄的图像，然后使用适配算法在左右图像中搜索相应的像素，最后借助校准值，就可以将场景或物体的深度图像生成为点云。此过程中的最佳工作距离具体取决于两台相机的距离和设置角度，因此会各不相同。
与双目视觉技术不同，结构光技术需要将其中一台相机替换为条纹光投影仪。它会投影具有正弦强度曲线的各种条纹状图案，从而在表面上创建系统已知的人造结构。在表面上投影的条纹变形可用于计算3D信息，并获得更准确的测量结果。
具备结构光功能的芯片在近距离内可实现较高的精度。使用结构光方法时会产生很高的计算负载，它需要逐张采集和分析多个图像，不适用于移动的物体。综上，它仅适用于有限范围内的实时应用，否则需要投入更高的成本。
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