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来源: 发布时间:2025-06-02

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。搜集各角度之轮廓线后即可“刻划”成三维模型。徐州进口高精度便携式三坐标互惠互利

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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。徐州进口高精度便携式三坐标互惠互利光滑程度(smoothness)以及更多限制来求得精确的解。

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手持激光(HandholdLaser)手持激光扫描仪透过上述的三角形测距法建构出3D图形:透过手持式设备,对待测物发射出激光光点或线性激光光。以两个或两个以上的侦测器(电耦组件或位置感测组件)测量待测物的表面到手持激光产品的距离,通常还需要借助特定引用点-通常是具黏性、可反射的贴片-用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。这些扫描仪获得的数据,会被导入电脑中,并由软件转换成3D模型。手持式激光扫描仪,通常还会综合被动式扫描(可见光)获得的数据(如待测物的结构、色彩分布),建构出更完整的待测物3D模型。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。

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。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。

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乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。徐州进口高精度便携式三坐标互惠互利

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)。手持激光(HandholdLaser)手持激光扫描仪透过上述的三角形测距法建构出3D图形:透过手持式设备,对待测物发射出激光光点或线性激光光。以两个或两个以上的侦测器(电耦组件或位置感测组件)测量待测物的表面到手持激光产品的距离,通常还需要借助特定引用点-通常是具黏性、可反射的贴片-用来当作扫描仪在空间中定位及校准使用。这些扫描仪获得的数据,会被导入电脑中,并由软件转换成3D模型。手持式激光扫描仪,通常还会综合被动式扫描(可见光)获得的数据(如待测物的结构、色彩分布),建构出更完整的待测物3D模型。徐州进口高精度便携式三坐标互惠互利

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