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三维非接触式测量



主动式扫描

主动式扫描是指将额外的能量投射至物体,借由能量的反射来计算三维空间信息。常见的投射能量有一般的可见光、高能光束、超音波与X射线。

时差测距(Time-of-Flight)

时差测距(time-of-flight,或称'飞时测距')的3D激光扫描仪是一种主动式(active)的扫描仪,其使用激光光探测目标物。图中的光达即是一款以时差测距为主要技术的激光测距仪(laser rangefinder)。此激光测距仪确定仪器到目标物表面距离的方式,是测定仪器所发出的激光脉冲往返一趟的时间换算而得。即仪器发射一个激光光脉冲,激光光打到物体表面后反射,再由仪器内的探测器接收信号,并记录时间。由于光速(speed of light){\displaystyle c}为一已知条件,光信号往返一趟的时间即可换算为信号所行走的距离,此距离又为仪器到物体表面距离的两倍,故若令{\displaystyle t}为光信号往返一趟的时间,则光信号行走的距离等于{\displaystyle (c\cdot t)/2}。显而易见的,时差测距式的3D激光扫描仪,其量测精度受到我们能多准确地量测时间{\displaystyle t},因为大约3.3皮秒(picosecond;微微秒)的时间,光信号就走了1毫米。

激光测距仪每发一个激光信号只能测量单一点到仪器的距离。因此,扫描仪若要扫描完整的视野(field of view),就必须使每个激光信号以不同的角度发射。而此款激光测距仪即可透过本身的水平旋转或系统内部的旋转镜(rotating mirrors)达成此目的。旋转镜由于较轻便、可快速环转扫描、且精度较高,是较广泛应用的方式。典型时差测距式的激光扫描仪,每秒约可量测10,000到100,000个目标点。

三角测距(Triangulation)

三角测距3D激光扫描仪,也是属于以激光光去侦测环境情的主动式扫描仪。相对于飞时测距法,三角测距法3D激光扫描仪发射一道激光到待测物上,并利用摄影机查找待测物上的激光光点。随着待测物(距离三角测距3D激光扫描仪)距离的不同,激光光点在摄影机画面中的位置亦有所不同。这项技术之所以被称为三角型测距法,是因为激光光点、摄影机,与激光本身构成一个三角形。在这个三角形中,激光与摄影机的距离、及激光在三角形中的角度,是我们已知的条件。透过摄影机画面中激光光点的位置,我们可以决定出摄影机位于三角形中的角度。这三项条件可以决定出一个三角形,并可计算出待测物的距离。在很多案例中,以一线形激光条纹取代单一激光光点,将激光条纹对待测物作扫描,大幅加速了整个测量的进程。National Research Council of Canada是致力于研发三角测距激光扫描技术的协会之一(1978)。

手持激光(Handhold Laser)

手持激光扫描仪透过上述的三角形测距法建构出3D图形:透过手持式设备,对待测物发射出激光光点或线性激光光。以两个或两个以上的侦测器(电耦组件或位置感测组件)测量待测物的表面到手持激光产品的距离,通常还需要借助特定引用点-通常是具黏性、可反射的贴片-用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。这些扫描仪获得的数据,会被导入电脑中,并由软件转换成3D模型。手持式激光扫描仪,通常还会综合被动式扫描(可见光)获得的数据(如待测物的结构、色彩分布),建构出更完整的待测物3D模型。

结构光源(Structured Lighting)

将一维或二维的图像投影至被测物上,根据图像的形变情形,判断被测物的表面形状,可以非常快的速度进行扫描,相对于一次测量一点的探头,此种方法可以一次测量多点或大片区域,故能用于动态测量。

调变光(Modulated Lighting)

调变光三维扫描仪在时间上连续性的调整光线的强弱,常用的调变方式是周期性的正弦波。借由观察视频每个像素的亮度变化与光的相位差,即可推算距离深度。调变光源可采用激光或投影机,而激光光能达到极高之精确度,然而这种方法对于噪声相当敏感。

非接触被动式扫描

被动式扫描仪本身并不发射任何辐射线(如激光),而是以测量由待测物表面反射周遭辐射线的方法,达到预期的效果。由于环境中的可见光辐射,是相当容易获取并利用的,大部分这类型的扫描仪以侦测环境的可见光为主。但相对于可见光的其他辐射线,如红外线,也是能被应用于这项用途的。因为大部分情况下,被动式扫描法并不需要规格太特殊的硬件支持,这类被动式产品往往相当便宜。 [2]

立体视觉法(Stereoscopic)

传统的立体成像系统使用两个放在一起的摄影机,平行注视待重建之物体。此方法在概念上,类似人类借由双眼感知的视频相叠推算深度[1](当然实际上人脑对深度信息的感知历程复杂许多),若已知两个摄影机的彼此间距与焦距长度,而截取的左右两张图片又能成功叠合,则深度信息可迅速推得。此法须仰赖有效的图片像素匹配分析(correspondence analysis),一般使用区块比对(block matching)或对极几何(epipolar geometry)算法达成。

使用两个摄影机的立体视觉法又称做双眼视觉法(binocular),另有三眼视觉(trinocular)与其他使用更多摄影机的延伸方法。

色度成形法(Shape from Shading)

早期由B.K.P. Horn等学者提出,使用视频像素的亮度值代入预先设计之色度模型中求解,方程式之解即深度信息。由于方程组中的未知数多过限制条件,因此须借由更多假设条件缩小解集之范围。例如加入表面可微分性质(differentiability)、曲率限制(curvature constraint)、光滑程度(smoothness)以及更多限制来求得精确的解。此法之后由Woodham派生出立体光学法。

立体光学法(Photometric Stereo)

为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足,立体光学法采用一个相机拍摄多张照片,这些照片的拍摄角度是相同的,其中的差别是光线的照明条件。最简单的立体光学法使用三盏光源,从三个不同的方向照射待测物,每次仅打开一盏光源。拍摄完成后再综合三张照片并使用光学中的完美漫射(perfect diffusion)模型解出物体表面的梯度向量(gradients),经过向量场的积分后即可得到三维模型。此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面(Lambertian surface)的物体。

轮廓法

此类方法是使用一系列物体的轮廓线条构成三维形体。当物体的部分表面无法在轮廓线上展现时,重建后将丢失三维信息。常见的方式是将待测物放置于电动转盘上,每次旋转一小角度后拍摄其视频,再经由视频处理技巧去除背景并取出轮廓线条,搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。

用户辅助

另外有些方法在重建过程中需要用户提供信息,借助人类视觉系统之独特性能,辅助完成重建程序。

这些方式都是基于照片摄影原理,针对同个物体拍摄视频以推算三维信息。另一种类似的方式是全景重建(panoramic reconstruction),乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。
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