双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量；

　　按照激光投射的不同模式，激光三角法有点激光、线激光、多线激光、激光网格等；

　　在3D视觉技术中，从被测物的大小和纵向精度来考虑，广义三角法 (包含激光三角法) 处于中间的位置，如下： - 被测物体的大小范围 1mm ~ 8m，对应精度 1um ~ 0.4mm

　　线D相机，是一种基于三角测量原理，通过图像传感器，捕获激光发生器投射在物体表面的激光线信息，重构物体表面轮廓信息的三维相机。 其结构示意图，如下：

　　实际应用中，光圈的减小是有一定限度的： 1) 如果光圈太小，则会产生衍射，使得较小的细节信息变的模糊(即在最佳焦点下可解析的特征尺寸会变大) 2) 随着光圈的减小，进入图像传感器的光线也会越少，相应地，就要增大(激光器)功率或(相机)曝光时间

　　在光圈调节受限的情况下，如果仍有部分成像不清晰，则可采用沙姆结构，将镜头逐渐倾斜，从而使整个物体表面都可以清晰成像，如下图：

　　线D相机，为了增大深度测量范围，通常采用沙姆结构，如下： - 被摄物平面 (激光平面)、镜头平面、胶片平面 (像平面) 交于一条直线，即沙姆定律(Scheimpflug principle)

　　线D相机，基本的结构形式有四种：直射式、斜射式、反射式、同侧式。其它的结构，多是在此基础上的发展演变

　　直射式，布置安装简单，计算结果的应用非常直观，是目前最常用，也是一种通用的结构形式； 斜射式，布置安装简单，计算结果的应用不够直观，多用于对精度要求高的平面物体的特征测量； 反射式，布置安装复杂，计算结果的应用不够直观，多用于反射特性较弱的深色物体的表面测量； 同侧式，多用于高反光件，比较少见 (因为直射式和斜射式，通过俯仰一定的角度，也可达到类似的效果)

　　虽然增大相机光轴和激光平面之间的夹角，可以提高 z 轴分辨率，但随着夹角 θ 的增大，光学遮挡现象也会愈发明显 尤其是物体表面有凹凸起伏时，四种结构均存在一定的遮挡：激光线照不到的区域称为阴影，相机接收不着反射光线的区域称为盲区

　　因为激光发射线正对被测物，所以直射式的阴影最小；同理，因为相机正对被测物，所以反射式的盲区最小 实际中，大部分被测物的表面，通常都是凹凸起伏的。因此，θ 角的设计，要充分考虑精度(z轴) 和 遮挡(阴影和盲区) 的平衡 此外，也可增加激光器数量，从不同方向投射，来减少阴影；或者增加相机数量，从不同角度拍摄，将多幅图像进行融合，来降低盲区

　　当激光束打在不同的被测物上时，考虑物体表面的散射特性，可分为四种情况： a）激光打在镜面上时，发生镜面反射，反射方向取决于激光和表面的相对方向，反射光一般不会进入相机，表现为无信号 b）激光打在朗伯体上，发生均匀散射，散射的强度正比于观察方向和表面法向量夹角的余弦，是一种最理想的情况 c）激光打在普通物体上，通常发生定向散射，即最大散射强度出现在一个理想的反射方向上，散射分布的角半宽，取决于表面粗糙度 d）激光打在半透明物体上(塑料、玻璃等)，光线会进入物体内部，发生体散射 (volume scattering)

　　实际中，物体表面的散射特性是 a) b) c) d) 的混合，其中占主导地位的散射特征，主要取决于表面粗糙度，如下图： - 随着表面粗糙度的增加，物体的散射特性，由镜面散射占主导地位，逐渐演变为漫散射占主导

　　如果物体表面的颗粒大小和入射光的波长相近时，激光容易发生相长和相消干涉，产生散斑噪声，如下：

　　此外，激光散斑噪声，也与成像系统的放大率有关，放大率 β 越大，散斑噪声愈发明显。 保持系统结构不变，更换焦距为之前 1/2 的镜头，对于同样的激光条，新拍摄的图像，如下：

　　对于线D相机，如果出现比较明显的散斑噪声，会影响光条中心点的提取精度，如下：

　　如果被测物体的表面不均匀，则除了光学遮挡外，还有可能出现多重反射，如下图： - 光线是入射光在物体表面发生的第一次反射，光线是入射光在物体表面发生的第二次反射，这两条光线在探测器上的成像位置不同

　　二次或多次反射的光线，与一次反射的光线相比，在光条图像上会看到明显变粗的倾向，因此，可将宽度超过一定阈值的光条剔除掉

　　但是，对于二次反射的光线，如果其反射的强度大于一次反射的强度，则可能会形成假像，影响测量精度 这种二次反射形成的假像，在物体材质为金属且表面存在小孔洞时，出现的概率较大，目前暂无有效的方法 (潜在可能解决的一个方向是线 行业浅析

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　　，第二梯队有SICK、米铱、SmartRay等众多国外厂家，国内鲜有成规模的企业与之竞争。 然而，到了 2020年左右，国内涌现出了深视智能、中科行智等一批国产厂商，虽然暂时不能完全替代第一梯队，但已经对第二梯队形成了较大的冲击。 由此，预测在未来的 5-8年内，机器视觉行业内将会出现不止一家独角兽企业，完成产业链上-中-下游的全面整合，对当前第一二梯队的国外品牌形成全面的冲击，至少完成50%以上的国产化替代。 未来机器视觉行业内，独角兽企业的形成有两种可能： 一种可能是，做某行业系统集成的下游企业，在业务拓展到一定规模后，反过来向上收购中游的3D视觉企业，最后把触手伸向上游的基础器件厂家，完成全产业链的整合； 另一种则是，中游的视觉系统企业，在给下游企业提供视觉设备时，逐渐积累了具体行业内的应用经验，从而引入新的业务，形成对原来下游企业的成本优势，从而完成产业链的整合。

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