2017年我国3D产业发展概况及市场前景预测

    3D成像的技术方法主要分为三种：一是结构光（Structure Light），技术代表有苹果收购的PrimeSense、微软Kinect1、英特尔RealSense、GoogleTango等；二是双目成像（Stereo System），代表公司主要有LeapMotion；三是飞行时间法（TimeOf Flight, TOF），代表公司包括微软Kinect2、德州仪器、意法半导体、谷歌/联想Phab 2 Pro等。目前大多数公司主要采用的还是结构光技术。

结构光成像技术的原理示意

双目成像技术的原理示意

    其中，结构光是指激光器发出的光束经过扩散片（DOE）和衍射光栅，形成点、单线、多线、单圆、同心多圆、网格、十字交叉等散斑图案。当结构光如光带或者光点投射到被测物体表面，从光源的角度看，物体表面上的光仍然是规则的光带或光点。但是从其他位置看，物体表面上的光带或光点则发生了扭曲，不同距离其扭曲程度不一样。然后我们把发射回来的光束用另一侧的图像传感器接收，通过对图像的处理和提取，比对物体表面光带或光点的形变，计算得到物体表面的深度信息，这种方法也叫做光学三角法。

    双目成像的原理更为简单，与人眼视觉类似。是指在自然光环境下，使用两个或者多个摄像头同时采集图像，这些不同摄像头在同一时刻获得的图像有轻微偏移，通过在计算机中比对这两个图像，利用三角形几何原理计算就可以得到物体的深度信息。最典型的的应用就是利用双摄实现3D拍摄。

TOF飞行时间法的成像原理

利用TOF成像技术可以实现手势识别

    而TOF飞行时间法，是一种主动式探测技术，先向被探测物体连续发送脉冲光，然后通过专用传感器接收从被物体反射回来的光信号，记录下红外光从发射到接收间的相位差（时间差），乘以光速，就计算得到了物体距离。与其他3D成像方法相比，TOF法可以直接测得深度信息，不需要通过复杂算法来确定。

    双目需要在物体特征信息明显时才能使用，在暗光情况下表现较差，优点是成本较低，能长时间使用；而使用TOF成本太高，且不利于小型化，优点是响应速度快，暗光或者室外光都表现不错；结构光相对于TOF而言，识别精度更高，算法稍微简单些，成本就能降下来，但是在强光下表现不好，适合室内使用。由于结构光易于安装维护，因此在实际3D轮廓测量中被较多使用。综合来说，结构光、TOF是目前体感测量、手势识别等应用中较优的方案，如果苹果公司要在iPhone8上实现3D成像，那么子公司Primesense的结构光技术很有可能是首选项。

深度摄像头记录的深度信息，与2D图像结合可实现3D建模

    通过深度摄像头记录的景深图像，与RGB摄像头捕捉的2D图像结合，可以实现3D图像建模。在图20中，我们看到的景深图像为灰度图像，只有黑白色系，是因为我们采用的红外光线人眼无法看到，而红外图像传感器却可以捕捉到，单色的红外光只能产生亮暗变化。而深度信息就隐藏在这灰度变化之中，图像越亮的部位说明离我们近，越暗的部位说明离我们远。通过左边原始2D图像获得了XY平面内的位置信息，叠加上右图景深图像中Z方向的深度信息，那么我们就得到了扫描空间内完整的3D坐标信息，通过算法和软件就可轻松实现空间的3D扫描建模。

    至于说实现手势识别，面部识别等功能，所涉及的主要原理是抓取并跟踪人身体四肢或者面部的特征点，其核心还是通过3D扫描建模，实现对人身体不同部位的辨认，继而抓取特定部位的特征点实现图像比对和身份确认。

    因此，我们可以看到，3D成像技术的关键是深度信息的采集，随着未来在越来越多的应用场景中被采纳，相关深度测量的产业链，尤其是硬件厂商有望迎来较大的发展机遇。

结构光、双目视觉、TOF三种主流成像技术的比较