光度立体技术及其应用

随着计算机视觉理论的逐渐成熟，从图像中获取物体表面的三维信息的算法己经达到了实际应用的阶段。立体视觉技术、Shape From X技术、光度立体技术（Photometric Stereo）等一系列图形算法可以自动从单幅或多幅真实物体照片中提取出其三维结构的信息，而这些技术实施简便，设备易于获取，核心部件仅需一台数码相机即可。所以，通过应用计算机视觉理论，从真实物体的照片中重建物体的三维结构的技术是目前得到真实物体3D模型的比较廉价的手段。

光度立体法是SFS（Shape From Shading）阴影恢复形状方法的一个分支，与SFS不同的是，光度立体法使用多幅图像来还原物体表面的三维结构，它要求物体和摄像机的相对位置不变，然后使用不同方向的光源照射物体，从而产生不同的明暗效果。由于有多幅不同的光源下的图像，计算物体表面的向量场就相对容易了许多，而且不受物体表面反射系数的影响。

测量任何给定像素的高度不是光度立体技术的主要考虑因素。相反，该技术通过使用3D表面取向及其对反射光的影响产生对比度图像，突出局部3D表面变化。使用传统的2D成像时，显示的变化可能是不可见的。

当使用光度立体技术时，不需要知道测试对象和相机之间的精确3D关系，也不必使用两个相机来捕获3D数据。而是使用具有多个照明源的单个相机系统。

通过在不同光照条件下观察物体，计算其表面。该方法是利用表面相对于光源，从传感器观察到的表面反射的光量来进行计算的。

由于光度立体算法的出现，人们越来越意识到良好的照明以及低成本的多光解决方案是机器视觉成功的关键，例如Smart Vision Lights的LED灯管理器（LLM）（允许通过以下方式控制四个灯）基于浏览器的简单界面，成本低于帧抓取器或智能相机分线盒，光度立体学在工业中的应用越来越受到关注，其独特优点使得许多以前难以或不可能解决的常见工业检测应用成为可能。

轮胎和夹子

例如，无论零件是卡车轮胎还是汽车夹，在零件上读取凸起的字母对于机器视觉系统来说总是有问题的。在这个例子中，塑料连接器表面具有多种特征，以及数字"2"和方向符号。从组成图像中可以看到，包含剪辑的材料和凸起的字母之间没有区别，因此没有对比度。在较大的物体（如轮胎）上，通常使用激光三角测量系统创建 3D 曲面图。用于 3D 测量的激光扫描系统已变得更加集成和有效，但仍是成本高昂的解决方案，并且通常要求对象在检查过程中移动，从而增加了自动化解决方案的成本和复杂性。

在这些照片中，黑色塑料夹由位于轮胎周边 90 度、180 度、270 度和 360 度的线性微型 （LM） LED 灯照亮，并由 LED 灯管理器 （LLM） 控制。当相机触发每次曝光时，LLM 会从不同的方向触发光线。相机将每个图像导入带有光度立体算法的 PC 中，该算法从每个图像中获得最佳像素，并将它们组合成一个合成图。（图片由Matrox Imaging提供）

合成皮革穿孔

在这个例子中，显示了四张合成皮革材料的图片。人造革，与其模仿的有机材料类似，具有相当大的表面纹理。人眼几乎不可能在整个图像上可视化100％的表面纹理。