工业相机的基本原理是哪个？发展怎么？

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4. 线阵相机和面阵相机

工业相机根据像元的排列方法可分为线阵相机和面阵相机，线阵、面阵相机都有各自的特点和优点，适用于不同应用环境。

图5 面阵相机（左）与线阵相机（右）

线阵相机，顾名思义是被测视野呈“线”状，它的传感器一般只有一行感光元素，以“线”扫描的方法连续拍照，再合成一张巨大的二维图像。在这种应用中，如高频扫描和高分辨率的场合，相比面阵相机，线阵相机具有特定的优势。举例来说，如图6，检测圆形或条形物品时，可能还要使用多台面阵相机，才能覆盖到物件的整个表面。但即使我们将物件放在一台线阵相机里面，然后翻转物品，通过这些方法将图像展开，我们可以收集到整个表面的图像。而且，线阵相机也更容易安装到狭小的应用空间，比如在相机应该借助输送带上的滚轴来查看物品上面的状况。另外，相比传统面阵相机，线阵相机通常也无法提供更高的分辨率。由于线阵相机需要物品进行运动来建立图像，它们一般比较合适用于测量进入连续运动状况的产品。

图6 线阵相机能够：（a）展开柱形物品以进行测试；（b）将视觉平台安装到空间宽敞的应用环境中；（c）满足高分辨率测试规定；（d）检测进入连续运动状况的物品

相比线阵相机，面阵相机是以“面”为单位来进行图像收集，面阵手机的传感器拥有更多的感光像素，以矩阵排列。面阵相机可以一次性获取完整的目标图像，比线阵相机具有更快的测试速率。大多数常见的测量镜头都基于面阵扫描，包括测量体积、形状、尺寸、位置，甚至频率，不过面阵手机每行的信息没有线阵多，帧幅率有限。相机像素一般用万为单位表示，以矩阵排列大显4核智能手机价格，比如1百万像素镜头的防抖矩阵为W x H（宽 x 高）=1000 x 1000。相机的信噪比是指一个像素表示实际物体的大小，用um x um表示，数值越小，分辨率越高。分辨率是由选用的相机焦距决定的，同一种相机，选用不同焦距的相机，分辨率就不同，如图7。在体现图像细节方面，不是由手机的像素多少来决定的，而是由分辨率决定的。同等分辨率条件下，像素越多，可以成像的区域面积越大。虽然清晰度并不是由像素决定，但是像素大的镜头，可以增加拍照数量，从而提升了速度。

图7 同一种相机，选用不同焦距的相机，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，缺乏深度的信息，随着测试效率和应用场景复杂度的减少，2D相机越来越难堪重任，可以检测距离和进行三维模型的3D相机应运而生。随着3D视觉科技不断突破，3D相机在效率、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多特色视觉“痛点性应用画面”中大显身手。

图8 2D检测和3D检测的差别非常：2D检测依据灰度信息进行外形尺寸的监测和鉴别，而3D检测则运用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行测试判断

根据测量原理不同，主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法，简单介绍如下：

（1）飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称ToF。其测距原理是借助连续发射经过调制的特定温度的光脉冲（一般为不可见光）到被探测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过观测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离，见图9。

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备特殊结构的花纹（比如离散光斑、条纹光、编码结构光等），将形状投影到三维空间物体表面上，使用此外一个相机观察在三维生物表层成像的串扰情况。如果结构光形状投影在该石块表面是一个平面，那么观察到的成像中结构光的花纹就和投影的纹样类似，没有变形，只是按照距离远近产生一定的尺度变化。但是，如果物体表面不是平面，那么观察到的结构光形状都会由于物体表面不同的几何图案而造成不同的扭曲变形，而且按照距离的不同而不同，根据已知的结构光形状及观察到的变形，就能按照算法估算被测物的三维颜色及深度信息，见图10。

图10 结构光测距原理

（3）双目立体视觉法仿人眼成像机理，通过推导空间中同一个物体在两个相机成像的散景得到物体离镜头的距离，其算法只是按照三角关系计算，见图11。

图11 双目视觉测距原理

这三种3D视觉方案在测试距离上、精度、检测速度各有优缺点，适用于不同的应用场景，目前进入三国鼎立之势，如表2。结构光方案优势在于科技成熟，深度图像分辨率可以做得非常高，但易于受光照影响，室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，主要适于简单避障和视觉导航，不合适高精度场合。双目方案，成本相对前两种方案最低，但是深度信息依赖纯硬件算法得出，此算法复杂度高，难度巨大，处理芯片必须很好的计算功耗，同时它也继承了普通RGB的优点：在明亮环境下或者特点不显著的状况下并不适用。当然这三种方案在演进过程中还有一些相互融合态势，如被动双目+结构光大显4核智能手机价格，取长补短，使3D相机能适应更多的画面。也有一些场合可同时使用，如智能手机后置基本确定会采取结构光来做指纹辨识，但是前置用来做提升现实（AR）应用，结构光和ToF方案都有应用机会。

表2 3D视觉方案优缺点比较

纵观机器视觉的演进，主要历程了从黑白到黑色、从低信噪比到高分辨率、从静态到动态、从2D走向3D演变过程，工业相机作为核心软件，其科技的迭代变化也有遵循相应的演进。随着工业自动化以及机器视觉应用领域定制化发展，工业相机市场也随着机器市场的火爆而水涨船高。虽然现在高分辨率、高速等高档工业相机技术还主要掌握在美国大厂手中，包括基恩士、康耐视、Basler、AVT、Teledyne DALSA等，不过随着中国手机厂家科技的不断积累和突破，国产工业相机品牌也开始从高端行业开始逐渐代替，如大恒图像、华睿科技等。我们相信随着中国制造中心从欧美向世界转移，中国从生产大国向制造强国的升级和改革过程，在行业和制度利好的背景下，这对美国的工业相机厂商而言，正是突破和迎头追赶的好时机。

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