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。因为大约3.3皮秒（picosecond；微微秒）的时间，光信号就走了1毫米。南京进口高精度便携式三坐标密度

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。南通特殊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。

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。

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（panoramicreconstruction），乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。一般使用区块比对（block matching）或对极几何（epipolar geometry）算法达成。

由于三维扫描仪的扫描范围有限，因此常需要变换扫描仪与物体的相对位置或将物体放置于电动转盘（turnabletable）上，经过多次的扫描以拼凑物体的完整模型。将多个片面模型集成的技术称做视频配准（imageregistration）或对齐（alignment），其中涉及多种三维比对（3D-matching）方法。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。此法之后由Woodham派生出立体光学法。南京特殊高精度便携式三坐标发展现状

可反射的贴片－用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。南京进口高精度便携式三坐标密度

三维扫描仪的用途是创建物体几何表面的点云（pointcloud），这些点可用来插补成物体的表面形状，越密集的点云可以创建更精确的模型（这个过程称做三维重建）。若扫描仪能够获取表面颜色，则可进一步在重建的表面上粘贴材质贴图，亦即所谓的材质印射（texturemapping）。三维扫描仪可类比为照相机，它们的视线范围都呈现圆锥状，信息的搜集皆限定在一定的范围内。两者不同之处在于相机所抓取的是颜色信息，而三维扫描仪测量的是距离。由于测得的结果含有深度信息，因此常以深度视频（depthimage）或距离视频（rangedimage）称之。南京进口高精度便携式三坐标密度

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