当前，数字捕获和显示技术的快速发展为成像技术走入寻常百姓家铺平了道路。在机器视觉技术引爆市场下，3D成像融合传感技术快速增长。

3D成像技术提供了对深度信息进行感知的视觉效果，因此观看者可以获得充分的360度观看体验。由于旧技术可视化质量低，被市场的采用速度缓慢。但改进的技术如3D显示、3D图像传感器的出现，能够提供高分辨率的视觉效果，刺激了3D成像和传感在不同垂直行业中的采用。

新技术已经在各种各样的产品中得到商业化应用，如动画、智能手机、计算机、电视、游戏、照相机和摄像机。

目前，3D成像被用于医疗保健垂直行业，加强对患者的护理和诊断，进而激励了3D成像供应商为医疗行业提供满足其特殊要求的卓越成像解决方案。

在人工智能的发展和应用的推动下，机器视觉的广泛应用无疑是在加速的。过去，人眼视觉主导着成像应用和开发，随着人工智能的发展和对智能边缘设备的强劲需求，业界普遍预期会有更多机器视觉应用的技术和产品创新诞生。

3D成像融合传感技术原理探析

当前，在3D图像处理方面，主要有以下几种方式：

激光三角测量法

最传统的激光三角测量法，这种方法可用于木材，橡胶和轮胎等垂直领域，以及汽车和轴的测量，金属和铸铁工业或其他应用如道路表面的测量。

对于激光三角测量，需要在结构化光源（如激光线投影）上精确校准相机，以确保即使在高环境温度下也能获得高于1 kHz的高采样率。通常测试对象在3D传感器下方移动以捕获3D点云。这意味着摄像机将检测投射到物体上的激光线，并根据激光线轮廓计算高度信息。

例如，为了获得更准确的高度分辨率，相机和激光之间的角度可以加宽。但必须注意的是，角度越小，进入照相机的光就越多，评估结果就会更稳定。

现在有越来越多的软件可以处理3D图像数据。该软件可以将捕获的数据转换为点云，可以直接进行比较，使分析变得更加容易。

条纹投影法

除了激光三角测量方法之外，还有一种称为“条纹投影”的方法。基本原理也是三角测量，但是测试对象的整个表面都是用一次拍摄捕捉的。激光将光投射到条纹图案中，因此物体不必在传感器下方移动。光线从30°角投射到物体上，相机正对下方物体。

测量范围可以从不到一毫米缩放到一米以上，但分辨率也可以相应地变化。由于其测量速度快，分辨率高，条纹投影可以用于小型和大型测试物体，在工业检查中，应用于包括形状偏差检查，完整性检测，组件部件位置或体积测量等。但需要注意的是，条纹投影对周围的光很敏感。

3D立体相机

3D立体相机是另一种方法。它已经存在多年，越来越多地用于机器人或调试应用。立体图像处理使用与人眼相同的原理即立体偏移。为了获得3D图像，该方法采用两台相机。但由于测试对象并不总是具有相同的特定特征，因此经常使用随机模式投影。

ToF（TIme-of-flight）

几年前，据说在所有的方法中，ToF（TIme-of-flight）方法由于其分辨率有限而不适用于工业用途。大多数ToF相机的分辨率低于VGA，z分辨率相对较低，重复精度以厘米为单位。但是市场上已经有一些像素为百万像素的相机。 ToF（TIme-of-flight）相机使用类似于雷达工程的技术。集成照明发送一个红外脉冲，传感器测量反射光所需的时间。近来越来越多的用于3D物体检测，但不能用于精确的测量。越来越多的应用领域是装载和卸载机器人托盘。

3D成像融合传感行业应用

当前，3D成像传感在社会生产多领域中得到有效应用。以下从工业领域和医疗领域做简要分析：

在工业领域，对被测物体的三维形状和尺寸的测量和检测起着至关重要的作用，因此3D机器视觉的地位变得越来越重要。利用3D机器视觉，将组件和系统集成于制造过程中，可以提高过程和产品质量，最小化产出周期，从而提高整个制造过程的效率。

近年来，机器视觉技术(如智能相机)的进步开拓了工业和非工业垂直行业的机器视觉市场。由于制造商和客户对质量的要求不断提高，3D机器视觉正成为定位和导航、制造、质量控制等领域的关键技术之一。全球3D机器视觉市场预计将从2014年的8.747亿美元增长到2020年的16.31亿美元，期间的复合年增长率为10.5%。

在医疗领域，3D医疗成像市场正见证着技术的快速发展，促进了先进成像设备的引入。除此之外，紧凑型设备的出现定义了未来轻巧、柔性、手持式和便携式3D成像设备的新趋势。现在的聚焦点已经转向通过提高图像质量和提供优越的成像服务来改善诊断程序。

患病人口、心血管疾病患者和老龄化人口数量的持续增长，为3D医疗成像市场提供了潜在的增长机会。3D成像的各种优点，例如更有效的诊断、更先进的成像和其他方面优势，使医学领域如牙科、心脏病学、产科或妇科等非常乐意采用这种技术。虽然这项技术在发达国家颇受欢迎，不过我们很乐观地发现它正在以非常快的速度被亚洲国家采用。

3D成像融合传感趋势探析

近年来市场对3D成像传感器的需求巨大。麦姆斯咨询认为采用3D成像传感器的仪器已形成规模，并实现商业化供给。实验室中的传感器传统应用趋势已随着时间的推移而改变。新的技术和应用为各行各业提供了更好的质量和性能。

3D成像传感器的工作原理是通过发射来自物体的电磁能量，记录所传输的能量。用于制造3D成像传感器的光学和电磁元件的效率和集成度在实现传感器的灵活性、鲁棒性和紧凑性方面起着至关重要的作用。

计算机视觉人工智能可以提高制造过程的质量保证度，降低成本，提高响应时间，因此被广泛地应用于各种垂直行业中。

2017年计算机视觉人工智能市场规模为23.7亿美元，到2023年预计将达到253.2亿美元，2018~2023年期间的复合年增长率高达47.54%。3D成像传感器广泛应用于不同的行业，如医学、文化遗产、犯罪调查、法医学、国土安全等。

总体来看，人工智能技术发展日新月异，必将为3D成像融合传感等新技术提供强有力的技术支撑。相信，在后续的发展中，3D成像融合传感技术将为经济社会发展带来长久驱动力。