3D技术的种类、工作原理、发展历史、优缺点及其广泛的应用场景，帮助读者深入了解这一技术的核心要点。

3D技术的种类、原理及应用场景

3D工业相机的技术种类多样，每种技术都有其独特的优势和应用场景。以下是几种常见的3D技术：

立体视觉 （也称双目视觉）:立体视觉是通过模拟人类双眼的工作方式来生成三维图像的。两台相机从不同的角度拍摄同一场景，然后通过计算每个像素在这两幅图像中的视差（即在两个图像中的位置差异），得出物体的深度信息。这种技术的关键在于匹配两个视角的图像，以准确计算物体的距离。

立体视觉成像示意图

应用场景：用于深度感知、物体识别、机器视觉、自动化检测等。

品牌举例：Allied Vision:  Nerian 3D双目视觉相机。

结构光

结构光技术通过投射已知图案（如条纹或网格）到物体表面，并分析图案在物体表面的变形来生成3D图像。该技术常用于质量控制和自动化检测中，因其能够快速生成高精度的3D数据。

应用场景：高精度3D扫描、工业质量控制、面部识别、手势识别等。

品牌举例：LMI Technologies: Gocator G2/G3系列。

飞行时间 ToF

ToF技术依赖于光的传播时间来测量物体的距离。相机发射红外光，并测量光从相机发出、到达物体表面然后反射回来的时间。通过精确计算光的传播时间，可以得出物体与相机之间的距离，从而生成深度图。

应用场景：实时深度图生成、动态场景的深度感知、手势识别、无人机避障等。

品牌举例：Apple：iPhone和iPad的前置摄像头中使用了ToF技术来支持面部识别（Face ID）。

光场成像法

通过捕捉场景中所有光线的方向和强度信息来生成三维图像。与传统相机只能捕捉光线的强度不同，光场相机能够记录光线的方向、颜色和亮度等属性。这种多维信息捕捉使得后期处理时可以在不同焦点和视角下重新合成图像，从而生成高精度的3D图像。

应用场景：计算摄影学、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、后期图像处理、深度感知等。

品牌举例：Raytrix的光场显微镜可以捕获样品的三维信息，帮助科研人员更好的分析样品。

激光雷达

LiDAR通过发射激光束并测量光束返回的时间或相位变化来生成三维点云数据。激光束以极高的精度扫描环境，反射的激光束返回到传感器后，通过测量时间差或相位变化来计算距离。这种技术尤其适用于大范围和高精度的环境扫描。

应用场景：自动驾驶、环境建模、地形测绘、建筑设计等。

品牌举例：Tesla在其自动驾驶系统中使用激光雷达技术。

3D技术的发展历史

1900 – 1960立体视觉的早期探索；1980 – 1990结构光技术的引进与发展；2000年代飞行时间 & 光场成像技术的商业化；2010年代激光雷达（LiDAR）的广泛应用；2020年代至今现代3D技术多样化发展（深度学习&AI）。

3D相机技术的优缺点及成本

· 立体视觉（双目视觉）

优点：成本较低、硬件要求简单、可生成深度信息。缺点：匹配算法复杂，容易受环境光线和遮挡影响，深度精度有限。

· 结构光

优点：高精度、适合复杂表面成像、实时处理速度快。缺点：容易受环境光干扰，适用距离有限，需投影仪辅助，成本较高。

· 飞行时间（ToF）

优点：实时性强、适合动态场景、可以生成高分辨率的深度图。缺点：深度测量范围有限，精度随距离增加而下降，成本适中。

· 光场成像

优点：捕捉多维光线信息、支持后期聚焦和视角调整、3D效果真实。缺点：数据量大，处理复杂，硬件成本高。

· 激光雷达(LiDAR)

优点：激光雷达（LiDAR）可以生成高精度的3D点云图，适用于复杂环境的精准测绘和导航。缺点：激光雷达的设备成本较高，且在恶劣天气条件下性能可能受限。

通常情况下，3D相机的成本按从低到高排列如下：立体视觉技术相对成熟且简单，成本通常较低，而激光雷达一般最为昂贵。（此排名适用于一般情况，具体成本可能因项目复杂度和其他因素而有所不同。柱形图不以实际价格为准，仅供参考）

需求

斯威本科技大学与Brimbank市政中心合作，在垃圾车上安装Allied Vision的Nerian 3D双目视觉系统和GPS传感器，用于5G项目，快速发现需要维护的道路和路边设施。

挑战

Brimbank有超过900公里的道路，每年需花费1500万至2000万美元进行维护。垃圾车每周需要穿过市政区域的每条街道，需要在复杂的路况下和不同速度下实时传输数据，确保高效发现和报告问题。

解决方案

通过配备Nerian 3D深度系统的垃圾车，可大幅缩短发现、报告和解决问题所需的时间，无需昂贵的手动报告和检查，帮助该项目节省50%的设施检测成本，缩短问题解决时间，降低人工检查费用，并为其他市政中心采用5G监测方案提供了新思路。