随着3D成（chéng）像技术日趋成熟，3D相机已经（jīng）出现在日（rì）常服务、金融支付、物流分拣、加（jiā）工制（zhì）造等（děng）越（yuè）来越（yuè）多的应用场景中。但仍（réng）有许多使用者由于不甚了解不同类型3D相机（jī）之间的差（chà）异，在（zài）进（jìn）行设备选型时存在诸多困惑。本文将（jiāng）系统（tǒng）介（jiè）绍各类（lèi）3D相机的基本原理、特点以及相互之间的差异，帮（bāng）助您更好地完成相机选型（xíng）。

什么是3D相机

普通数码相机输（shū）出的（de）图像以二维（wéi）像素网格构（gòu）成。依据每（měi）个像素的属性（xìng）将其定义为红色（Red）、绿（lǜ）色（sè）（Green）、蓝色（Blue），通常（cháng）称为RGB。不（bú）同（tóng）属（shǔ）性的像素可以用0－255的数字来（lái）表（biǎo）示，例如（rú），黑色的相应值为（0，0，0），纯鲜红（hóng）色的（de）相应值是（255，0，0）。成千上百（bǎi）万的像（xiàng）素可以构成我们常（cháng）见的照片。

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知象光电高精（jīng）度3D相机Ailook  支持3D实时成像

3D相机的（de）不同（tóng）之（zhī）处在（zài）于，它可（kě）以测量普通数码相机无法测量的深度数（shù）据（jù）。所谓深度数据，就是像素到相机的距（jù）离（lí）。所以3D相机（jī）可以获取四个值，分别是RGB值和深度（dù）信息，即RGB－D。

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3D相机输出的深（shēn）度信息可（kě）以通过（guò）不（bú）同的形式显示出来（lái）。在上（shàng）图示例中，左边为彩色图（tú），右边为深度图（tú）。深度图中的不（bú）同颜色（sè），表示像素到相机的距（jù）离，青色表示距离相机最近，而（ér）红色则表示距离相机最远（yuǎn）。其实深度图（tú）的显（xiǎn）示，使用什么颜色不重（chóng）要，只是（shì）为（wéi）了便于识别。

3D相机的常见（jiàn）类型

3D相机通过其使（shǐ）用的深度数据（jù）计算方式来进行分（fèn）类。不同类型的3D相机都（dōu）有其（qí）优点与限制（zhì）性，所（suǒ）以选取何种3D相（xiàng）机，就取（qǔ）决（jué）于（yú）使用（yòng）者的实际（jì）需求（qiú）。常见（jiàn）的选型要素有：最（zuì）远测量距离、最高精度、是否支持户外使用这三点。

1．结（jié）构光与编（biān）码（mǎ）光

结构光3D相（xiàng）机与编码光3D相（xiàng）机都（dōu）是（shì）通过光（guāng）源发射器（qì）投（tóu）射光（通常是红外光）到物体。所投射的光是有特定图案的。这（zhè）种特定的图案，可以从（cóng）视觉（jiào）层（céng）面进行（háng）设置，也可以（yǐ）从时间层面进行（háng）设置，还可以（yǐ）是这两个方式（shì）的（de）结合。由于光投影的图案（àn）是既定的，所以3D相机的内置传感器通过识（shí）别场景中的图案就可以获取到深（shēn）度信（xìn）息。例如下图（tú），如果光的既定图案（àn）是一系列（liè）条纹，当它投射到一个（gè）球上，这些（xiē）条纹将会依据球的表面产生特定形（xíng）变，且当球靠近光源发射器时（shí），图案还（hái）会发生相应的（de）改变。

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利用既定图像与（yǔ）相机识（shí）别到（dào）的实（shí）际图像之间的差异，可以计（jì）算出（chū）每个像（xiàng）素到（dào）相机的距离。这项技（jì）术（shù）的（de）核心（xīn）是需要（yào）精准识别（bié）所投射（shè）的光的（de）图（tú）案。但是（shì）相机投射出的光的功率会因为距离变大而衰减（jiǎn），还会受（shòu）到环境中其他相机或（huò）设备发出的红外（wài）线（xiàn）噪音的（de）干扰，因此，编码光和（hé）结（jié）构（gòu）光（guāng）相机适合（hé）在室内，进行短距离作业。

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知象光电（diàn）工业（yè）3D相机（jī）Surface  采用双目红外结构光技术

2．立（lì）体（tǐ）视觉

立体视觉相机依据内置的（de）传感器数量可分为单目立体视觉相（xiàng）机（内置单个传感器）与双目立体视觉（内置两个传感（gǎn）器（qì））相（xiàng）机。由于（yú）它们工作原理相同（tóng），以（yǐ）下举例均以双目（mù）立体视觉技术为例进行介绍。立体视（shì）觉相机常利用红（hóng）外光来提高测量精度，并且可利用一切光进行测（cè）量，这一点不同（tóng）于（yú）上文介绍的编码光或（huò）结构光3D相机（jī）。双目立体视觉相机内（nèi）置两个传感器，可以分（fèn）别得到出两组图像的（de）深度信息。由（yóu）于传感器之间的距离是已知的，通过（guò）计算便可以得到被测对象的深度信（xìn）息。

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双目立体视觉相机的工作（zuò）原理（lǐ），与人眼进行深度感（gǎn）知的原（yuán）理类似。人的两眼分（fèn）别可看见一幅图像（xiàng），大脑可以（yǐ）计算出两（liǎng）眼之（zhī）间的（de）差异，距离物（wù）体近（jìn）的一只眼所识别出的（de）物体移（yí）动幅度更大，而距离物体远的一只眼所识别出的移动幅（fú）度就就小一些。

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双目立体视（shì）觉相机在大多数（shù）照明条（tiáo）件下（xià），甚至是户外，它都能保（bǎo）持（chí）良（liáng）好的性能。如为其配置红外光发射器，那么即使（shǐ）在光照条件差的环境中，它依然能敏锐感知深度信息。双目立体（tǐ）视（shì）觉相机的另一个优（yōu）点是，在特定（dìng）场景中，相机的使用数量是（shì）没有限制的，不会出现多个编码（mǎ）光相机或TOF相（xiàng）机同时使用时出现的互相（xiàng）干扰的问题。

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双目立体视觉相机所能测量的距离取决于两个内置传感器（qì）之（zhī）间的距（jù）离，也就是基线距离。基线距离越宽，相（xiàng）机可测试的距离就越（yuè）远。事（shì）实上（shàng），天文学家（jiā）们使用一种相似的技术来测量恒星距地（dì）球（qiú）的距离。先测量一颗恒（héng）星在天空中的位（wèi）置（zhì），六个（gè）月后（hòu），当（dāng）地球运转到（dào）轨道中离原始（shǐ）测（cè）量点最远（yuǎn）位置时，再（zài）次测量同一恒星位置。这样，天文学家（jiā）就可以利用大约3亿公里的基线距离（lí）计（jì）算出恒星距离（lí）地球（qiú）的位（wèi）置（zhì）（恒星的（de）深（shēn）度信息）。

3．TOF相机

每种3D相机都依赖已知信息来推断深度信（xìn）息。例如（rú），在立体视觉技（jì）术中，基线距离是已知的（de）。在编码（mǎ）光和结构光（guāng）技术中，光的图（tú）案是（shì）已（yǐ）知的（de）。而在TOF技术（Time of Flight）方（fāng）面，光（guāng）速则是用来计算深度的已知变量（liàng）。

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所（suǒ）有类型（xíng）的TOF相机（jī）都会发射某种光线，用来扫射全（quán）场，然后测算光反射回来（lái）的时（shí）间（jiān）。根据光的（de）功率和波长，TOF相（xiàng）机可适（shì）用远（yuǎn）的（de）距离的测量工作，例如，用TOF相机在直升机上进（jìn）行地（dì）图绘制的（de）相关测量（liàng）工作；汽（qì）车（chē）自动驾驶中常使用的激（jī）光定位器。

TOF相机的缺点是，在（zài）相同（tóng）空（kōng）间内，其他相机的光会对（duì）它们造成较强干扰，而且在室外环境下也不（bú）适用。

你能用3D相机做什（shí）么？

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知（zhī）象光电工业3D相机Raygo  重复精度最高可达5μm

3D相机（jī）可（kě）以让任何设（shè）备和系（xì）统不需要人工干预的方式理解场景。虽然计算机可以实（shí）现理解二维图像，但这需要（yào）投入大（dà）量的时间和成本来训练机器学习网络。3D相机本身可（kě）提供一些无需训练（liàn）便可识别的信息，例如，3D相机可直接区（qū）分前景、背（bèi）景、场景（jǐng），从图像中（zhōng）剔除背景（jǐng）物，这对于需要分割背景的相关应用中非常（cháng）有帮助。

本文为（wéi）解（jiě）释3D相机的类别及工（gōng）作原理，列举了一些应用场景。而实际上，3D相机可应用的范围远比这广泛（fàn）的（de）多。未来，3D视（shì）觉技术不仅能帮助设备看（kàn）得（dé）更远、更立体，更精准（zhǔn），同时还能联合（hé）人工（gōng）智能，助（zhù）力更（gèng）多领域的升级、创（chuàng）新。

西安知（zhī）象（xiàng）光电（diàn）科（kē）技依（yī）托西安交通大学（xué）、中科院西光所、麻省理工学（xué）院等著名研（yán）究机构（gòu），研发结构光3D成像模组核心硬件技术和3D人工（gōng）智能算法，打（dǎ）造（zào）高精度3D成像国际品（pǐn）牌（pái）。公司产品（pǐn）已销往国内、海外的消费电（diàn）子、医疗（liáo）健康、军工安防、文化（huà）教育、工业检测等市场。投资（zī）人包括国中创（chuàng）投、深（shēn）创投、软银中（zhōng）国、中科（kē）创星等。