作者：白杨
首发：3D视觉工坊微信公众号
激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。
1.原理及演示
将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有：1） 2D/3D相机 2）线激光 3）镜头 4）固定架和安装方法
2.特点
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1）可以同时获得X，Z向坐标
2）相机与被测物之间必须有相对运行
3）主要用于在线3D测量
4）适合近距离、高精度、高速测量
3.关键参数
3.1相机的选择
相机可以选择普通面阵相机或3D相机，均可以得到3D图像或者点云数据。使用普通面阵相机，需要自己提取轮廓线，并通过标定来重建深度图像，Halcon里面有现成的例程进行实现。如果对行频要求不高、Z向精度要求不高的场合，完全可以使用高速面阵相机来实现。
我近期所做项目，对行频和精度要求偏高，所以还是选取的3D相机的方案。德国的SICK、AT相机是工业检测应用中用的比较多的两款3D相机了，最高行频都可以做到几十KHZ，以AT相机为例，具体参数如下：
行频的大小除了和行数有关，也跟设置的ROI的宽度（像素点数）、曝光时间均有直接的关系。
3.2线激光的选择
线激光的评价参数有很多，如均匀性、点稳定性、准直度、瞄准线、功率稳定性。激光器自身的参数有：扇角、功率、景深等。实际项目选型中，最常用的参数有：
- 扇角：扇角越大，同样工作距离对应的激光线越长。
- 功率：功率越高，激光的强度越大（肉眼看越亮）。对于黑色不反光材质，要选择功率大一点的激光。功率的稳定性也会影响测量的灵敏性，较差的功率稳定性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的物体测量变得困难
- 均匀性：不好的均匀性会降低分辨率和精度
经过对多个不同品牌激光的测试，德国的ZLaser激光是性价比较高的一款激光，多种型号可以满足不同场合的应用。
3.3搭接方式的选择
1）标准安装：激光垂直材料平面，相机与激光呈α角度
适应场合：大多数场合均适用
优点：轮廓上的点都有相同的Y坐标，标定简单
缺点：存在盲区
2）反向安装：相机垂直材料平面，激光与相机呈α角度
适用场合：平面物体
优点：可增加高度分辨率
缺点：轮廓上的点的Y坐标不相同，标定复杂
3）发射式安装或明场安装方式
适用场合：适用于返光不强的平面物体。由于直接反射，可增加物体的返光亮度（对于某些材质，可能是缺点）。
优点：大大增加高度分辨率
缺点：标定复杂
4）暗场安装方式
适用场合：返光较强的平面物体。
优点：可减少直接光的反射
缺点：会降低高度分辨率，标定复杂
3.4测量角的选择
较大的测量角，可以带来更高的Z方向分辨率，同时也会导致更大的盲区。所以需要根据实际项目情况进行权衡。
例如：5mm高物体，，盲区为4.2mm
4.实际应用
4.1应用举例
需要已知如下信息：
- 物体大小（长、宽、高）
- X，Y，Z方向精度要求
- 扫描速度
- 应用类型
- 材质
举个例子，需要测量的物体大小为80*50*5（长*宽*高），X向精度0.3mm，Y向精度0.3mm，扫描速度为2m/s，那么需要的X向分辨率不高于0.1mm/pixel，Y向分辨率不高于0.1mm/pixel。
- 相机选择
需要选择的像素点数不低于80/0.1=800；对应的行频不低于2000/0.1=20KHZ。
相机能达到的最大行频，取决于ROI有效区域的大小、曝光时间和轮廓提取算法等。而ROI有效区域的大小又取决于材料的厚度范围，曝光时间一部分取决于材料的材质（有的材料比如橡胶轮胎为黑色吸光的材质，在同等光源亮度情况下，需要的曝光时间要高一些）
2）镜头选择
这个跟2D一致。主要取决于现场安装的工作距离，焦距越大工作距离越远
3）搭接方式
如上所述，各有利弊，可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式
4.2采图
当相机和激光角度固定时，相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同（即高度越高的物体，对应的灰度值越亮还是越暗）。简单总结：相机自身安装是有方向的，若激光在相机的正方向的上面，则高度越高的物体，对应的灰度值越低；否则对应的灰度值越高。
基于此，如果想改变灰度极性，在不更改相机安装方向的情况下，可以通过设置ReverseY参数来更改。
4.3标定
标定的目的：获得相机内外参数、以及激光光平面的方向。进而可以计算出物体X和Z向的物理单位大小。3D相机一般集成了现成的标定模块，所以标定起来比较容易，经常用的标定方法为：锯齿形标定板
通过在运动方向上移动标定块，调用相机自身的标定算法，来实现对3D相机的标定。
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重点介绍：1、3D视觉算法；2、vslam算法;3、图像处理；4、深度学习;5、自动驾驶;6、技术干货。 博主及合伙人分别来国内自知名大厂、海康研究院，深研3D视觉、深度学习、图像处理、自动驾驶、目标检测、VSLAM算法等领域。
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