从“看得见”到“看得清”机器视觉经历过四次重大变革

第一次是色彩的突破。早期机器局限于感光材料和技术只能记录黑白色彩，直至19世纪末光学研究出现新的突破，彩色在摄影师带有滤镜的拍摄和后期合成中显现，使得机器视觉迈上第一个台阶。

第二次是从模拟信号到数字信号的变革。比如早期摄影常常采用胶片来模型记录影像，随着数字技术的日益成熟，数码相机应用而生，日渐取代了之前的方式，变得更加高效快捷，机器视觉进入了全新的数码时代。

第三次进步是低像素到高像素的转变。1969年，贝尔实验室首次开发了电荷耦合元件，CCD传感器，直接把图像转换为数信号并存储到电脑中参与计算和分析，从而奠定了机器视觉技术诞生的基石。使得像素从初期的10万大幅提升至千万，促使机器视觉从普清走向了高清。

第四次是2D视觉转向3D视觉的升维革命。伴随着AI的迅猛发展，机器跳脱了2D平面“视”界进入3D立体“视界”，Face ID、VR、汽车制造、智能机器人……这些人们眼中的“未来产品”，由于3D视觉技术的出现，逐渐成为身边的无处不在。2D视觉向3D视觉转换，最明显的差异是从2D图像变成3D图像。

2D图像 VS 3D图像

2D图像，从1个方向进行拍摄的图像数据。预处理功能可以对浓淡进行调整并发现部件及产品表面的故障。

在2D图像中添加高度信息可获得3D图像。通过获取XYZ坐标的信息，可获得高度、体积、截面面积等信息。

三维视觉技术的核心：结构光

三维视觉主要包括双目立体视觉和结构光三维视觉,还有其他三维视觉技术,如由明暗恢复性能、由纹理恢复形状、激光测距、莫尔阴影与散焦测距等。

结构光检测技术属于非接触主动测量技术，具有高的测量精度和速度，且体积小，质量轻等优点，广泛应用于高精度测量领域。结构光三维检测技术是机器视觉的重要组成部分之一。结构光检测方法是图像及点云处理算法对被测物体轮廓进行建模及检测的技术，具备计算简单、检测精度高、检测速度快等优势。

结构光三维测量技术的系统原理是通过特定光源将包含有一定信息的光学编码图案投射到被测物体上，通过分析物体表面变形的光学图案，利用相机标定等方法获得特定光源和相机的位姿关系，采用三角测量法获得物体表面的空间三维信息，最终获得待测物体表面的点云数据。

结构光的分类

结构光根据光源投射形式的不同，分为点结构光、线结构光、面结构光。

点结构光是点激光器作为光源，投射激光点作为图案，主要适用于一维测量，可用于物体测距等应用。

线结构光是通过线激光器作为光源，投射一条激光线到物体表面，通过相机拍摄物体表面发生扭曲的激光器线条，并根据激光器线条在图像上的位置以及光平面等信息获取物体截面轮廓。线结构光通常精度较高，借助移动平台可实现三维测量。

面结构光又称为编码结构光，利用投影仪投出具有一定编码规则的图案，通过相机拍摄目标得到其覆盖编码图案的表面图像，根据对投射图案的编码以及三角测量的方法获取目标的三维信息。编码结构光具有高速度、高精度等优点，并且单次得到的信息量要大于点结构光与线结构光，是优中选优的测量方法。

接下来给大家一款采用面结构光测量技术的产品凌云光LCubor 3D相机。

LCubor 3D高精度面阵结构光相机

LCubor 3D高精度面阵结构光相机是一款基于面结构光编解码技术和三角测量原理进行3D点云重建的3D工业相机。基本原理是向被测物投射一系列含有特定空间相对编码的2D图案，同时对被测物拍摄，然后对得到的照片进行编码，再将解码信息根据标定数据进行计算，重构成为3D数据。集激光、传感器和测量工具于一身，可以轻松完成测量过程中的扫描、分析、测量和控制功能，是完全一体化的解决方案。

高适应性：多曝光模式下高HDR适应各类高反射材料表面

高精度：标准量材下Z轴重复精度可达1μm

高效率：串行工作模式可达2fps流水线模式可达3fps

高性能：直接输出点云数据支持板上预处理，可脱离PC

高易用性：出厂预标定现场即插即用

凌云光LCubor3D相机3C行业运用案例

在电脑配件扬声器面板的生产工艺中需要对面板上的发声孔及喷墨量进行检测，提高电脑外观的美化。喷墨后孔内喷墨量的高度检测，普通2D视觉检测设备无法满足，且孔深检测对3D相机光源入射角要求极高，普通3D相机检测也无法满足。凌云光的LCubor 3D相机，满足光源各种入射角要求，通过特定的编码规则对投射的每个像素点的光进行编码，将编码结构光投射到物体表面上，通过对相机捕捉到的物体表面光信息进行相应的解码，从而得到投影仪图像上的成像位置。通过配件的材质不同，进行两次亮度模式拍摄，最大支持三次亮度融合模式，通过多种预处理算法，片上直接计算，以实现高精度测量。

LCubor3D相机自动化程度高、测量速度快、费用较低等优点，在3C行业、光伏行业、汽车行业、橡胶轮胎行业、铁路行业等被广泛应用。