徐州替换高精度便携式三坐标结构设计

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。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。徐州替换高精度便携式三坐标结构设计

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。立体光学法（PhotometricStereo）为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足，立体光学法采用一个相机拍摄多张照片，这些照片的拍摄角度是相同的，其中的差别是光线的照明条件。**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。无锡本地高精度便携式三坐标发展现状此法之后由Woodham派生出立体光学法。

立体光学法（PhotometricStereo）为了弥补光度成形法中单张照片提供之信息不足，立体光学法采用一个相机拍摄多张照片，这些照片的拍摄角度是相同的，其中的差别是光线的照明条件。**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。

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。乃是在定点上拍摄四周视频使之得以重建场景环境。

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。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。南京特殊高精度便携式三坐标排行榜

此法并不适用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertian surface）的物体。徐州替换高精度便携式三坐标结构设计

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