一、3D視覺的核心目標

通過技術手段獲取物體在三維空間中的形狀、位置、深度等信息，形成立體感知。

二、主要技術分類及工作原理

1. 主動式3D視覺

通過主動發(fā)射光或信號探測物體，計算深度信息。
常見技術：

• 結構光（Structured Light）

• 原理：投射特定圖案（如條紋、網格）到物體表面，因物體形狀導致圖案變形，通過攝像頭捕捉變形圖案并計算深度。

• 設備：Intel RealSense、蘋果Face ID。

• 飛行時間法（ToF, Time of Flight）

• 原理：發(fā)射紅外光脈沖，測量光從發(fā)射到反射回傳感器的時間，通過光速計算距離。

• 應用：無人機避障、手機AR測距。

• 激光雷達（LiDAR）

• 原理：發(fā)射激光束掃描環(huán)境，通過反射信號生成高精度3D點云。

• 應用：自動駕駛、地形測繪。

2. 被動式3D視覺

依賴環(huán)境光或自然光，通過多視角圖像計算深度。
常見技術：

• 立體視覺（Stereo Vision）

• 原理：模仿人眼雙目視差，用兩個攝像頭從不同角度拍攝，通過匹配對應點計算深度（三角測量法）。

• 關鍵算法：特征點匹配（如SIFT、ORB）、視差圖生成。

• 應用：機器人導航、3D掃描。

• 多視圖立體（Multi-View Stereo, MVS）

• 原理：通過多個視角（>2）的圖像重建3D模型，提高精度。

• 應用：攝影測量、文物數字化。

• 運動恢復結構（SFM, Structure from Motion）

• 原理：從單目攝像頭運動的連續(xù)幀中提取特征點，恢復場景3D結構。

• 應用：無人機地圖重建（如Google Earth）。

3. 其他技術

• 光度立體法（Photometric Stereo）

• 原理：固定相機位置，通過不同方向的光源照射物體，根據明暗變化恢復表面法線。

• 適用場景：工業(yè)表面缺陷檢測。

• 深度學習輔助3D重建

• 原理：使用神經網絡（如卷積神經網絡CNN、Transformer）從單張或多張圖像預測深度圖（如MiDaS模型）。

• 優(yōu)勢：無需復雜設備，但依賴大量數據訓練。

三、關鍵流程

1. 數據采集：通過傳感器（攝像頭、激光雷達等）獲取原始數據（圖像、點云）。

2. 特征提取與匹配：識別圖像中的關鍵點或邊緣（如SIFT、ORB）。

3. 深度計算：

• 主動式：通過光信號時間/變形計算。

• 被動式：通過視差或運動軌跡計算。

4. 點云生成與融合：將深度信息轉換為3D點云，并融合多幀數據。

5. 后處理：去噪、網格化（如泊松重建）、紋理映射。

四、應用場景

• 工業(yè)：零件尺寸檢測、機器人抓取（Bin Picking）。

• 消費電子：人臉解鎖（iPhone）、AR/VR。

• 自動駕駛：環(huán)境感知、障礙物識別。

• 醫(yī)療：手術導航、器官3D建模。

• 測繪：地形重建、建筑BIM。

五、技術挑戰(zhàn)

• 精度與實時性：被動式方法在弱光或低紋理場景下效果差。

• 計算復雜度：高分辨率點云需要強大算力（如GPU加速）。

• 成本：激光雷達等主動式設備價格高昂。