如何使用结构光进行3D扫描？

随着很多全新技术的涌现，人们越来越需要用3D方法来表示现实世界中的物体。特别是机器视觉和机器人技术，它们都得益于精确和自适应的3D捕捉功能。其它针对3D扫描的应用包括生物识别、安防、工业检查、质量控制、医疗、牙科和原型设计。

3D扫描是提取一个物体的表面和物理测量，并用数字的方式将其表示出来。这些数据被采集为一个由X，Y和Z坐标（表示物体外部表面）组成的点云。对于一个3D扫描的分析可以确定被扫描物体的表面积、体积、表面形状、外形和特征尺寸。

一个3D扫描仪需要一个探针来确定到物体表面上每一个点的距离。理论上，这个探针可以是一个触觉（物理接触）探针。然而，很多应用需要非接触式测量。只使用光照来探测感兴趣物体的光学技术提出了针对这个问题的解决方案。其中一个方法至少采用2个摄像头来提供立体感视觉技术，它对于计算的要求通常比较严格，并且对于环境光照条件很敏感。另外一个方法采用结构照明图形，它只需一个投影仪（用于生成光图形）以及一个单摄像头和计算能力中等的算法。

结构光
结构光是3D扫描的一个光学方法，它投射出一组用数学方法构造的光图形，按照一定顺序照亮被测量的物体。一个到投影仪的距离已知的摄像头同步捕捉一组被照亮物体的图像。相对于用于校准的平面基准表面，摄像头看到的图形被经扫描物体的表面形状所扭曲。几何三角剖分的原理使得计算被扫描物体表面上每个点的XYZ坐标成为可能（见图01）。然后，获得的点云数据用于被扫描物体表面详细3D模型的计算构造。

图01：使用DLP® 技术的结构光

可编程图形结构光
可编程图形扫描仪使用具有数字空间光调制器（SLM）的激光或LED光源将一系列图形投射到物体表面上。通过使用多个图形，一个可编程结构光扫描仪能够获得更高的准确性，并且能够根据环境光照条件、物体表面，以及物体光反射特性来改变图形。

由于可编程图形结构光需要显示多个图形，空间光调制器就成为此类扫描仪的一个关键组件。目前市面上有多项空间光调制技术，其中包括德州仪器（TI）DLP®技术，特别是DLP6500和DLP9000芯片组。 

不同的结构光扫描算法要求SLM能够产生二级制或灰度图形中的一种，或者能够产生这两种图形。高对比度图形有助于在处理不断变化的物体反射率和环境光条件时尽可能提高准确度和运转可靠耐用性。由于尺寸、冷却和电池要求，系统设计将光通量和能效视为重中之重。

目前有很多对3D结构光图形进行优化的技术。其中一个特别有效的方法就是自适应图形集。算法确定了图形与波长的最佳组合，以提高被扫描物体的分辨率。根据物体的颜色，可以选择多变的颜色（光的波长）。自适应图形提高了对表面质地复杂或者不连续的物体的扫描能力。

设计考虑
在设计可编程结构光解决方案时，有几个重要的设计注意事项。被测量物体的尺寸和距离以及3D测量所要求的空间精度决定了所需的空间光调制器和图形捕捉摄像头的性能特性。SLM分辨率（像素数量）和扫描场尺寸（像素/mm）决定了可实现的精度。摄像头的分辨率必须足够大，根据采样定理，通常情况下，应该至少为SLM像素密度的四倍。

扫描期间，任何的物体运动会使数据模糊不清，从而降低测量精度。为了实现所需的3D精度等级，物体运动的越快，就必须越快速地执行一个完整扫描。越快的扫描需要更快速的空间光调制器和帧捕捉速率更高的摄像头，而亮度更高的图形照明也会对快速扫描有所帮助。在不同的3D测量系统中，也许需要从每秒数次到最高每秒数百次的图形速率。

结论
机器和机器人视觉与其它3D应用正在使智能机器的能力越来越强。3D扫描随着全新技术和算法的发展不断进步。随着处理和传感器功能的不断增强，而它们的成本逐渐走低，这些全新技术使终端用户有了更大的选择空间。采用结构光的主动、非接触式3D扫描系统为用户提供独特的优势，不过必须根据特定的应用需求对这些系统进行评估。

参考文献
Geng, Jason：结构光3D表面成像：教程
Koninckx, Thomas P.和Gool, Luc Van：由自适应结构光实现的实时范围采集