三角测量和结构光
格雷码图案由一连串的条纹组成，这些条纹被照射得很光亮或昏暗并且变得越来越细。使用摄像头跟踪强度变化，可以识别图案并能确定深度范围。相位图像则是投射到物体上的正弦波形式的波形。例如，可以使用数字微镜设备 (Digital Micromirror Device) 来生成图案。波形的相位逐帧移动。通过相位曲线，可以使用摄像头获取深度信息。
无源立体声
采用这种方法时，两个摄像头在某个角度下观察同一物体。通过不同的视角可以确定一个点的距离。很难用两个摄像头识别相同的点。例如，如果观察一个对比度差的表面（如白色墙），则该方法不是最佳方法。
有源立体声
其构造与无源立体声相同。唯一的不同之处在于这里是将一个图案（例如随机分布的点）投射到物体上。这样可以轻松地将两个摄像头的某一点关联起来。
传输时间
采用这种方式时，根据光传递时间确定物体与传感器之间的距离。传感器发出照射到物体上的光脉冲。物体会反射这些光脉冲。根据光脉冲的反射时长确定距离。这样可以确定深度信息，例如物体的结构或距离。
3D 技术对比
| 结构光 | 无源立体声 | 有源立体声 | 传输时间 | |
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| 分辨率 |  |
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| 精度 | |
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| 外来光线 | |
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| 测量速度 |  |
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| 对比度差的物体 | |
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| 障碍物 / 阴影 | |
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分辨率
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精度
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外来光线
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测量速度
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对比度差的物体
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障碍物 / 阴影
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La tridimensionnalité du capteur 3D
Les capteurs 3D projettent plusieurs motifs sur l’objet à mesurer et les capturent à nouveau à l’aide d’une caméra. L’objet est ainsi capturé en trois dimensions et numérisé dans un nuage de points 3D. Ni le capteur 3D ni l’objet ne sont déplacés pendant ce processus. La détection peut ainsi être effectuée rapidement et de manière extrêmement précise.
1) Caméra haute résolution
2) Source lumineuse
3) X, Y = plage de mesure
4) Z = plage de travail
La mesure d’objets en 3D simplifie la production automobile
Éclairage : Des sources lumineuses pour un éclairage idéal
La source lumineuse peut être un laser ou une LED. Les lasers génèrent de la lumière avec une grande cohérence temporelle et spatiale. Le spectre est à bande étroite. La lumière produite par un laser peut être transformée en une forme définie à l’aide d’optiques. Un autre type d’éclairage est l’utilisation d’une LED. Par rapport à un laser, celle-ci génère une lumière à large spectre et ne possède pratiquement pas de cohérence. Les LED sont plus faciles à manipuler et génèrent plus de longueurs d’onde que les diodes laser. La technique Digital Light Processing (DLP) permet de générer chaque motif. La combinaison de LED et de DLP offre la possibilité de créer rapidement et efficacement différents motifs, ce qui la rend parfaitement adaptée à la technique 3D de la lumière structurée.
Die Bildaufnahme: Mit CMOS-Power zum perfekten Bild
Durch die Verwendung einer hochauflösenden Kamera wird das Objekt in zwei Dimensionen aufgenommen. Heutzutage besitzen Kameras typischerweise einen photosensitiven Halbleiterchip basierend auf CMOS- oder CCD-Technologie, wobei die CMOS-Technologie häufiger zum Einsatz kommt. Ein Chip besteht aus vielen einzelnen Zellen (Pixel). Moderne Chips haben mehrere Millionen von Pixeln, sodass eine zwei dimensionale Erfassung des Objekts möglich ist. Durch die bessere Performance der CMOS-Technologie wird diese bei den 3D-Sensoren eingesetzt.
Die 3D-Punktewolke: Von der Anwendung zum fertigen Bild
Die Mustersequenz des strukturierten Lichts wird von der Kamera aufgezeichnet. Das Paket, das alle Bilder beinhaltet, wird als Image Stack bezeichnet. Aus den Bildern der einzelnen Muster kann die Tiefeninformation jedes Punkts (Pixel) bestimmt werden. Da die Kamera mehrere Millionen Pixel besitzt und jedes Pixel Graustufen erkennt, werden in kurzer Zeit mehrere Megabyte an Datenmenge erzeugt. Die Datenmenge kann auf einem leistungsstarken Industrie-PC oder intern im Sensor mit einem FPGA verarbeitet werden. Der Vorteil der internen Berechnung ist die Geschwindigkeit, während die Berechnung auf dem PC eine größere Flexibilität erlaubt. Das Ergebnis der Berechnung ist eine 3D-Punktewolke.
Die Integration: Vom Sensor in die Anwendung
Die 3D-Punktewolke wird aus den aufgenommenen Bilder berechnet. Dies kann im Sensor, aber auch auf einem Industrie-PC erfolgen. Zur einfachen Integration werden Software Development Kits (SDK) des Herstellers oder standardisierte Schnittstellen wie GigE Vision verwendet.
Verwendung einer monochromen Beleuchtung
Die Verwendung einer monochromen Beleuchtung erlaubt es, durch optische Filter effektiv störende Einflüsse von Fremdlicht zu unterdrücken. Auch kann die Beleuchtung auf maximale Effizienz und Beleuchtungsstärke optimiert werden.
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