下列成像方法属于ct增强扫描的是，扫描3D成像方法

很多朋友对下列成像方法属于ct增强扫描的是，扫描3D成像方法不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

飞行时间3D成像飞行时间(TOF)相机的每个像素都使用光飞行的时间差来获得物体的深度。目前比较成熟的飞行时间面相机商用产品有Mesa Imaging AG SR-4000、PMD Technologies Cam Cube 3.0、微软Kinect V2等。

TOF成像可用于大视场、远距离、低精度、低成本的三维图像采集。其特点是：探测速度快、视场大、工作距离远、价格低，但精度低，易受环境光干扰。比如Camcueb3.0的可靠深度精度(3mm @ 4m)，每个像素对应一个3D数据。扫描三维成像

扫描三维成像方法可分为扫描测距法、主动三角测量法和色散共焦法。扫描测距利用准直光束通过测距扫描整个目标表面，实现高测量精度的三维测量。主动三角测量法基于三角测量原理，利用准直光束和一束或多束平面光束扫描目标表面，完成三维成像，如图2所示。但在测量复杂结构的面形时容易产生遮挡，需要通过合理规划末端路径和姿态来解决。

色散共焦法通过分析反射光束的光谱，得到相应光谱光的聚集位置，如图3所示。色散共焦法适用于测量透明物体、反射率高、表面光滑的物体。但缺点是速度慢，效率低；当用于机械臂末端时，可以实现高精度的三维测量，但不适合机械臂的实时三维引导和定位，应用受到限制。

线结构光扫描3D点云生成示意图色散共焦扫描3D成像示意图结构光投影3D成像示意图

结构光投影三维成像是目前机器三维视觉感知的主要方式。结构光成像系统由多台投影仪和摄像机组成。其基本工作原理是：投影仪将特定的结构光照明图案投射到目标物体上，目标调制的图像被摄像机捕获，然后通过图像处理和视觉模型获得目标物体的三维信息。根据结构光投影时间的划分，结构光投影三维成像可分为单投影三维法和多投影三维法。

单投影3D主要通过空间复用编码和频率复用编码来实现。由于单次投影曝光和成像时间短，具有良好的抗振性能，适用于运动物体的三维成像。但深度垂直方向的空间分辨率受目标视场、镜头放大倍数和相机像素的影响，在大视场情况下不易提高。多投影3D具有较高的空间分辨率，可以有效解决地表坡度阶跃变化和空洞等问题。

但它也有以下缺点：1)对于连续相移投影法，三维重建的精度容易受到投影仪和摄像机的非线性以及环境变化的影响；2)抗振性能差，不适合测量连续运动的物体；3)实时性差；然而，随着投影仪投影频率的提高和CCD/CMOS图像传感器采集速度的提高，多重投影法实时三维成像的性能正在逐步提高。

对于粗糙表面，结构光可以直接投射到物体表面进行视觉成像；但对于光滑表面和反射率较高的镜面物体的三维成像，结构光投影无法直接投射到被成像表面上，因此需要采用镜面偏转的方法。对于复杂曲面的测量，偏转法通常需要借助多重投影法，因此它具有与多重投影法相同的缺点。

另外，偏转法很难测量曲率变化较大的表面，因为条纹偏转后反射角的变化率是被测表面曲率的两倍，所以对被测物体表面的曲率变化比较敏感，容易产生遮挡问题。

立体视觉3D成像立体视觉一般是指从不同视点获得两幅或多幅图像，以重建目标物体的3D结构或深度信息。立体视觉三维成像示意图立体视觉可分为被动成像和主动成像。被动视觉成像依靠摄像机接收到的目标场景产生的光辐射信息，常用于特定条件下的3D成像场合，如光线变化不大的室内场景，或几何规则明显、控制点容易确定的工业零件。

主动立体视觉是用光调制(如编码结构光、激光调制等)照亮目标场景。)，对目标场景表面的点进行编码和标记，然后对获取的场景图像进行解码，以便可靠地找到图像之间的匹配点，再通过三角法求解场景的3D结构。

主动立体视觉的优点是抗干扰性能强，环境兼容性强(如通过带通滤波消除环境光干扰)，三维测量的精度、重复性和可靠性高。缺点是结构复杂的场景容易出现遮挡等问题。

三维影像产业应用基于结构光测量技术和三维物体识别技术开发的机器人三维视觉导航系统，可以在大测量深度范围内完全自由地定位和拾取零散零件。与传统的2D视觉定位方法相比，它只能识别固定深度的零件，获得部分自由度零件的位置信息，因此具有更高的应用灵活性和更广的检测范围。可以为机床上下料、零件分拣、码垛、堆垛等工业问题提供有效的自动化解决方案。

机器视觉三维制导系统的框架三维重建与识别技术三维扫描仪能够准确、快速地获取场景的点云图像，通过三维识别算法，实现点云图像中各种目标物体的识别和位姿估计。3D重建和再认效率多材料再认效果测验

基于该重建算法和识别算法，可以稳定地对不同材质的零件进行重建和识别，即使是反射严重的铝材和黑色零件也能获得较好的重建和识别效果，可应用于广泛的工业场景。在机器人路径规划获得零件信息后，需要完成以下事情来成功地拾取零件：性能比较。

类似于飞行时间相机、光场相机这类的相机，可以归类为单相机3D成像范围，它们体积小，实时性好，适合随动成像眼在手系统执行3D测量、定位和实时引导。但是，飞行时间相机、光场相机短期内还难以用来构建普通的随动成像眼在手系统，主要原因如下：

1.飞行时间相机空间分辨率和3D精度低，不适合高精度测量、定位与引导。

2.对于光场相机，目前商业化的工业级产品只有为数不多的几家，如德国Raytrix，虽然性能较好，精度适中，但价格贵，使用成本太高。

结构光投影3D系统，精度和成本适中，有较好的应用市场前景。它由若干个相机-投影仪组成的，如果把投影仪当作一个逆向的相机，可以认为该系统是一个双目或多目3D三角测量系统。

被动立体视觉3D成像，目前在工业领域也得到较好应用，但应用场合有限。因为单目立体视觉实现有难度，双目和多目立体视觉要求目标物体纹理或几何特征清晰。

结构光投影3D、双目立体视觉3D都存在下列缺点：体积较大，容易产生遮挡。针对这个问题虽然可以增加投影仪或相机覆盖被遮挡的区域，但会增加成像系统的体积，减小应用的灵活性。

总结

虽然光学3D视觉成像测量方法种类繁多，但能够安装在工业机器人上，组成一种合适的随动成像眼在手系统，对位置变动的目标执行3D成像测量、引导机器人手臂准确定位和实施精准操作的方法有限。

从工业应用的角度来说，我们更关心的是3D视觉传感器的精度、速度、体积与重量。鉴于机器人末端能够承受的端载荷有限，允许传感器占用的空间有限，传感器在满足成像精度的条件下，重量越轻体积越小也就越实用。

对于随动成像眼在手系统，最佳3D成像方法是采用被动单目（单相机）3D成像方法，这样不仅体积小、重量轻，也解决了双目和多目多视图遮挡难题。

以上知识分享希望能够帮助到大家！