结构光源（StructuredLighting）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（ModulatedLighting）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。可反射的贴片－用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。盐城微型高精度便携式三坐标结构设计

三维扫描仪分类为接触式（contact）与非接触式（non-contact）两种，后者又可分为主动扫描（active）与被动扫描（passive），这些分类下又细分出众多不同的技术方法。使用可见光视频达成重建的方法，又称做基于机器视觉（vision-based）的方式，是***机器视觉研究主流之一。接触式扫描接触式三维扫描仪透过实际触碰物体表面的方式计算深度，如座标测量机（CMM,CoordinateMeasuringMachine）即典型的接触式三维扫描仪。此方法相当精确，常被用于工程制造产业，然而因其在扫描过程中必须接触物体，待测物有遭到探针破坏损毁之可能，因此不适用于高价值对象如古文物、遗迹等的重建作业。此外，相较于其他方法接触式扫描需要较长的时间，现今**快的座标测量机每秒能完成数百次测量，而光学技术如激光扫描仪运作频率则高达每秒一万至五百万次。南通微型高精度便携式三坐标密度一般使用区块比对（block matching）或对极几何（epipolar geometry）算法达成。

立体光学法（PhotometricStereo）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。**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*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（perfectdiffusion）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（Lambertiansurface）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。

调变光（ModulatedLighting）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。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。

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**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。NationalResearchCouncilofCanada是致力于研发三角测距激光扫描技术的协会之一（1978）。经过向量场的积分后即可得到三维模型。盐城微型高精度便携式三坐标结构设计

搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。盐城微型高精度便携式三坐标结构设计

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（correspondenceanalysis），一般使用区块比对（blockmatching）或对极几何（epipolargeometry）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（ShapefromShading）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（curvatureconstraint）、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。盐城微型高精度便携式三坐标结构设计

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