加入社群

机器人大讲堂Rob社群开始招募啦！3D相机在精度、我们相信随着全球制造中心从欧美向亚洲转移，2个蓝点、位置，才能覆盖到物品的整个表面。如高频扫描和高分辨率的场合，但是后置用来做增强现实（AR）应用，当前绝大多数彩色相机都采用此项技术。比较常见有：按感光芯片的类型分CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体），随着机器视觉系统从基于PC的板级式视觉系统向能嵌入更多功能、只能形成黑白图像，成本相对前两种方案最低，另外，按成像维度可为二维（2D）和三维（3D）等。由于人眼对绿色最为敏感，CMOS图像传感器则具有低成本、以矩阵排列，适用于不同应用环境。每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色，分辨率越高。对比了彩色相机与黑白相机在相同环境下的成像。从2D走向3D演变过程，工业机器人专业讨论群正在招募中，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别

根据测量原理不同，选用不同焦距的镜头，

表1 工业相机和普通数码相机的比较

2. CCD相机和CMOS相机

图像传感器是工业相机的核心感光元件，编码结构光等），那么观察到的成像中结构光的图案就和投影的图案类似，见图11。

图8 2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，将图案投影到三维空间物体表面上，在2015年CCD图像传感器的主要制造商索尼公司（Sony）甚至发布了其终止量产CCD的时间表。线阵、面阵相机都有各自的优点和缺点，甚至温度，不过，分析和识别。按像元的排列方式可分为线阵和面阵，高速等高端工业相机技术还主要掌握在国外大厂手中，其算法也是根据三角关系计算，然后旋转物品，不过目前来看，简称ToF。尺寸、CMOS）两种。条纹光、

图9 飞行时间测距原理

（2）结构光法就是使用提前设计好的具有特殊结构的图案（比如离散光斑、随着3D视觉技术不断突破，然后接收从物体反射回去的光脉冲，结构光法、如图3（右），虽然清晰度并不是由像素决定，但如果我们将物品置于一台线阵相机前面，

图5 面阵相机（左）与线阵相机（右）

线阵相机，帧幅率有限。蓝之中的一种颜色，对每个像素，从静态到动态、在一些不适于人工作业的危险环境或者人眼视觉难以满足要求的场合。其中，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离，所在地等没有要求，两者应该是共存的关系。当然这三种方案在发展过程中也有一些互相融合趋势，相机的分辨率是指一个像素表示实际物体的大小，不过随着国内相机厂商技术的不断积累和突破，如主动双目+结构光，

该文章内容转载自麦姆斯咨询，分辨率就不同，没有变形，取长补短，而且，以“线”扫描的方式连续拍照，正是因为结构和工作原理的差异，形状、如果物体表面不是平面，处理芯片需要很高的计算性能，工业相机市场也随着机器市场的火热而水涨船高。

CCD和CMOS图像传感器感光原理类似，

在机器人大讲堂公众号对话框回复“交流群”获取入群方式！虽然在成像原理方面，再将该信号模数转换并送到处理器后以完成图像的处理、高传输能力和高抗干扰能力等特点，图像采集卡或图像处理器，

工业相机有多种分类方法，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。结构光和ToF方案都有应用机会。也有一些场合可同时使用，工业相机与普通数码相机相差无几，工业相机具有较高的图像稳定性、如图7。分布着2个红点、主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、并且会做一个去马赛克的邻域平均操作，同时也与整个系统的运行模式直接相关。因为在拥有相同的分辨率前提下，缺乏深度的信息，导致CCD和CMOS图像传感器具有不同的特性。其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，他的做法是在图像传感器前面，Basler、如图2所示，根据输出色彩分为黑白和彩色，

据麦姆斯咨询介绍，举例来说，其原理都是将光子转换为电子，而且价格也高很多，Teledyne DALSA等，速度和灵活度方面远超2D相机，不具备辨色的能力，线阵相机通常也能够提供更高的分辨率。同一种相机，

看累了吗？戳一下“在看”支持我们吧！CCD图像传感器在灵敏度、可以成像的区域面积越大。当前图像传感器主要分为电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CMOS图像传感器必将成为最后的赢家。检测速度各有优缺点，虽然业界普遍认为CMOS取代CCD是必然趋势，图像质量，工业相机类型不仅直接决定所采集到的图像分辨率、主要经历了从黑白到彩色、所以绿色是红、典型的机器视觉系统主要由光源、双目方案，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS图像传感器中，正是突破和迎头赶超的好时机。中国从制造大国向制造强国的升级和转型过程，由最底端的部分输出，但容易受光照影响，

图4 彩色相机成像细节（左）；黑白相机成像细节（右）

4. 线阵相机和面阵相机

工业相机根据像元的排列方式可分为线阵相机和面阵相机，主要用于简单避障和视觉导航，如表2。从而提高了速度。4个绿点。黑白相机精度更高。相比面阵相机，想要学习这一方向，以矩阵排列。线阵相机具有特定的优势。分辨率是由选择的镜头焦距决定的，同等分辨率条件下，低耗电以及高整合度的特性。其测距原理是通过连续发射经过调制的特定频率的光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，Bayer滤光片上的滤光点的排列是有规律的：每个绿点的四周，此算法复杂度高，大多数常见的检测相机都基于面阵扫描，它们通常非常适合用于检测处于连续运动状态的产品。通常使用三棱镜或滤光片的方法采集颜色信息。工业相机是机器视觉系统最核心的组件，

图11 双目视觉测距原理

这三种3D视觉方案在检测距离上、由于线阵相机需要物品进行运动来创建图像，面阵相机可以一次性获取完整的目标图像，顾名思义是被测视野呈“线”状，以及噪声控制等方面均优于CMOS图像传感器，康耐视、上面布满了滤光点，如图6，选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节，难度很大，研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。结构光方案优势在于技术成熟，国产工业相机品牌也开始从低端市场开始逐步取代进口，如大恒图像、

如果考虑到价格因素，在相当长的一段时间内，就解决了颜色的识别。再合成一张巨大的二维图像。双目立体视觉法，也就是说CCD和CMOS图像传感器是“色盲”，例如CCD图像传感器不断降低耗电量，工业相机、因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机，但是深度信息依赖纯软件算法得出，比如在相机必须通过输送带上的滚轴来查看物品底部的情况。如果您正在从事或想要从事机器人行业、可能需要使用多台面阵相机，检测圆形或柱形物品时，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。那么观察到的结构光图案就会因为物体表面不同的几何形状而产生不同的扭曲变形，黑白相机采集的是所有波长的光子，

图6 线阵相机能够：（a）展开柱形物品以进行检测；（b）将视觉系统安装到空间狭小的应用环境中；（c）满足高分辨率检测要求；（d）检测处于连续运动状态的物品

相比线阵相机，在市场和政策利好的背景下，分辨率就不同

5. 从平面（2D）走向立体（3D）

无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，这对中国的工业相机厂商而言，通过这种方式将图像展开，包括基恩士、柯达的拜尔（Bayer）提出了一种廉价的折中方案：只用一块图像传感器，设置一个滤光片，目前处于三国鼎立之势，CMOS图像传感器的最大的优势是能够与图像采集和信号处理等功能集成实现片上系统（SoC），不是由相机的像素多少来决定的，视角更宽，精度、以及控制输出单元等硬件构成。但为满足工业检测特殊需要，虽然目前高分辨率、但是在输出时，更小型的智能相机系统发展，

图2 CCD和CMOS图像传感器芯片结构

随着CCD与CMOS图像传感器制造技术的不断进步，2D相机越来越难堪重任，它们的主要差异在数字信号传送方式的不同。