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。此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertian surface）的物体。常州替换高精度反向定位扫描仪发展现状

光信号往返一趟的时间即可换算为信号所行走的距离，此距离又为仪器到物体表面距离的两倍，故若令{\displaystylet}为光信号往返一趟的时间，则光信号行走的距离等于{\displaystyle(c\cdott)/2}。显而易见的，时差测距式的3D激光扫描仪，其量测精度受到我们能多准确地量测时间{\displaystylet}，因为大约3.3皮秒（picosecond；微微秒）的时间，光信号就走了1毫米。激光测距仪每发一个激光信号只能测量单一点到仪器的距离。因此，扫描仪若要扫描完整的视野（fieldofview），就必须使每个激光信号以不同的角度发射。而此款激光测距仪即可透过本身的水平旋转或系统内部的旋转镜（rotatingmirrors）达成此目的。旋转镜由于较轻便、可快速环转扫描、且精度较高，是较广泛应用的方式。典型时差测距式的激光扫描仪，每秒约可量测10,000到100,000个目标点。苏州使用高精度反向定位扫描仪类型其中涉及多种三维比对（3D-matching）方法。

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。

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。经过向量场的积分后即可得到三维模型。

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。乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。南通特殊高精度反向定位扫描仪认真负责

一般使用区块比对（block matching）或对极几何（epipolar geometry）算法达成。常州替换高精度反向定位扫描仪发展现状

**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。常州替换高精度反向定位扫描仪发展现状

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