1 三維信息獲取

獲取三維信息的形式一般分為接觸式和非接觸式：

1.1 接觸式測量

使用測量機來獲取三維信息是最常用也是最方便的接觸式測量方法。但是它比較依賴機械結(jié)構(gòu)和傳感器的精度和靈敏度來獲取較高的測量精度。在實際使用的過程中這種方法存在較多的局限性。測量時需要接觸待測物體表面，非常容易劃傷物體表面破壞物體原有形貌。機械零件在長時間的使用下，會產(chǎn)生一定的誤差，從而降低測量精度。在測量較大工件的時候，需要完全遍歷整個物體花費時間和精力。

1.2 非接觸式測量

（1）立體視覺法

該方法具體通過六個步驟實現(xiàn)：圖像的采集、系統(tǒng)相機標定、特征模板匹配、圖像處理、三維仿真匹配以及三維重建。首先，通過兩個相機于不同位置對待測物體進行圖像信息感知獲取。然后根據(jù)三角測量原理獲得待測表面的三維信息，還原三維模型并進行重建，立體視覺法原理如圖所示。

但是雙目視覺不適合單調(diào)缺乏紋理的場景，會出現(xiàn)匹配困難導致匹配誤差較大甚至匹配失敗等問題。

關(guān)注公眾號后臺回復「CV」，即可免費領(lǐng)取計算機視覺精品視頻與慕尼黑工業(yè)大學、巴塞羅那自治大學沉淀多年的計算機視覺課件資料，包括相機標定、立體匹配、三維重建、SLAM、三維點云、缺陷檢測、深度估計、四旋翼無人機等。

（2）飛行時間法

飛行時間法是用激光對物體表面不斷發(fā)射脈沖信號，并對其反射回來的信號進行捕獲，計算激光來回傳播的時間，接著根據(jù)光度即可確定物體空間位置，原理如圖所示。

飛行時間測量法有很多優(yōu)點：它可以用來測量較遠距離的物體的三維信息，適用的范圍較廣，同時利用激光脈沖信號可以避免系統(tǒng)受到環(huán)境光的影響。但是此方法消耗功率大，會產(chǎn)生大量的熱量以至于不適合長時間使用。

（3）線激光法

線激光法是使用外部激光線進行主動投影,在待測物體表面形成可見光束，然后使用二維相機進行拍攝獲取信息，根據(jù)計算還原待測物體的三維信息。利用三角測量原理：直射式測距法或是斜射式激光三角測距法，都可以完成對被測物體的全方位、高精度、非接觸測量。直射式激光測量法在測量視野范圍等方面視野更大具有一定的優(yōu)勢。相應的斜射式的分辨率更高，圖像質(zhì)量也會高于直射式激光測量法。在需要激光線處于固定位置的時候則優(yōu)先選用直射式測量法。在對激光線與物體表面位置不固定時則需要選用斜射式測量法。

直射式光學三角法原理圖

斜射式光學三角法原理圖

2 三維數(shù)據(jù)的表達形式

一般來說，三維數(shù)據(jù)的表達形式有體素網(wǎng)格、多視圖、點云和多邊形網(wǎng)格。體素網(wǎng)格可以理解為三維立體空間中的體積像素，概念上類似于二維圖像中的像素概念。體素網(wǎng)格是具有固定大小和坐標位置的三維網(wǎng)格，是點云數(shù)據(jù)的規(guī)則化手段。體素網(wǎng)格需要從與其他體素之間的位置關(guān)系中推測出空間位置關(guān)系。由于體素網(wǎng)格具有規(guī)則的結(jié)構(gòu)，所以可對其進行卷積操作，也可以構(gòu)建基于體素化點云的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。但點云數(shù)據(jù)具有無序性和密度不一致性，體素網(wǎng)格的大小難以設置，又體素的數(shù)量巨大，從而影響處理三維數(shù)據(jù)的效率。

體素網(wǎng)格的表達形式一般適用于虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療成像白動駕駛等領(lǐng)域。點云是三維空間中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。點云能夠表達目標在三維空間中的空間分布及表面特性，每個點是獨立的，點與點之間沒有顯著的聯(lián)系。點云由一系列包含重要幾何數(shù)據(jù)表示的點集組成。存儲點云數(shù)據(jù)的文件一般只包括三維坐標，有些數(shù)據(jù)集會增加顏色和強度等信息。為了后續(xù)處理數(shù)據(jù)更加的高效，存儲點云數(shù)據(jù)的文件一般以ASCII編碼的形式呈現(xiàn)。點云數(shù)據(jù)也可以被處理成一組具有公共坐標系和全局參數(shù)的歐幾里德集，該集合對縮放和平移具有不變性。因此可以通過網(wǎng)絡模型直接提取點云數(shù)據(jù)的全局和局部特征，以實現(xiàn)各種計算機視覺任務。然而由于點云數(shù)據(jù)本身缺乏關(guān)聯(lián)性，會導致物體的表面信息會被弱化。點云的表達形式一般適用于三維重建和目標檢測等領(lǐng)域。多邊形網(wǎng)格也是三維空間中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合，是由近似多邊形的幾何面組成。幾何面的交點叫共享頂點，幾何面可以是三角形、四邊形或其他凸多邊形。共享頂點的坐標位置和頂點之間的連接關(guān)系會被記錄在表中。多邊形網(wǎng)格的表現(xiàn)形式有利于實現(xiàn)立體實物的渲染。但生成多邊形網(wǎng)格是具有挑戰(zhàn)的，主要原因是多邊形網(wǎng)格是非結(jié)構(gòu)化的表現(xiàn)形式，只能用傳統(tǒng)的曲面重建方法生成，無法利用深度學習網(wǎng)絡生成。

3 點云數(shù)據(jù)特點

（1）非結(jié)構(gòu)化：不同于 RGB 圖片這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，點云是三維空間中一系列點的集合，是一種不規(guī)則的數(shù)據(jù)，沒有一種準確的方法可以確定點與點之間的關(guān)系或者點與點的先后順序，這就使得無法使用常規(guī)的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取特征。

（2）順序可變換性：點云本質(zhì)上是一個n×3的矩陣，其中n為點云個數(shù)，3 代表每個點包含x，y，z坐標。不論這n個點的順序怎么變化，它們表示在三維空間中的形狀結(jié)構(gòu)和幾何特征是不變的，如下圖所示，雖然點云中點的順序改變了，但是投影到三維空間中的目標大小、形狀等幾何性質(zhì)并未發(fā)生改變。這就使得點云中的點有n！種排列順序，即同一個目標理論上有n！種可以表示它的點云。

（3）旋轉(zhuǎn)不變性：當同一個目標在三維坐標系中經(jīng)過旋轉(zhuǎn)以后，點云中所有點的坐標基本上都會發(fā)生改變，但是旋轉(zhuǎn)前的點云與旋轉(zhuǎn)后的點云所代表的三維目標還是相同的。如下圖所示，將三維坐標中的點云旋轉(zhuǎn)以后，雖然各點的坐標值發(fā)生了變化，但是變化后的點云投影到三維空間中表示的目標的大小、形狀等幾何性質(zhì)并未發(fā)生改變。

（4）采樣密度不均勻：由于激光雷達是以自身為中心放射狀的發(fā)射激光射線，這就導致距離激光雷達近的目標點的密度較大，而離激光雷達距離較遠的目標點的密度較小，甚至有些目標只能獲取幾個點的信息，如下圖所示，同一個物體，在距離較近的時候采樣點數(shù)量多，在距離較遠的時候采樣點數(shù)量少。

—END—