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摘要：随着计算机技术和空间光调制技术的迅速发展，利用光学方法实现的图像识别技术也逐渐由传统的纯光学元件组成的系统向光学与计算机软硬件相结合的系统转变，得到越来越多的应用。传统的光学图像识别方法是以二维图像相关为基础的，面对三维物体的识别仍然存在困难。因此3D信息采集逐渐成为了计算机视觉领域的热点问题。目前市面上常有的3D摄像头方案有结构光（Structured-light）、光飞行时间（TOF）和双目视觉（Stereo）这3种。其中结构光具有主动测距且测距范围较远、测量精度高、不受光照变化及物体纹理影响、分辨率高、软件复杂度中等和功耗中等多方面的特性，同时在技术上也更为成熟，因而应用广泛。
关键字：3D；结构光；解析度；色彩还原
一、3D结构光摄像头介绍
3D结构光摄像头原理。3D摄像头又叫深度摄像头，顾名思义，通过摄像头可检测出拍摄空间的景深距离，这是与普通摄像头的最大区别。3D结构光摄像头原理（图1）：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。3D结构光成像技术组成：1）不可见光红外线(IR)发射模组：用于发射经过特殊调制的不可见红外光至拍摄物体。2）不可见光红外线(IR)接收模组：接收由被拍摄物体反射回来的不可见红外光，通过计算获取被拍摄物体的空间信息。3）镜头模组：采用普通镜头模组，用于2D彩色图片拍摄。4）图像处理芯片：将普通镜头模组拍摄的2D彩色图片和IR接收模组获取的3D信息集合，经算法处理得当具备3D信息的彩色图片
结构光介绍。结构光，英文叫做Structuredlight，通常采用特定波长的不可见的红外激光作为光源，它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。根据编码图案不同一般有条纹结构光，编码结构光,散斑结构光（奥比中光使用）。特定波长的Laser发出的结构光照射在物体表面，其反射的光线被带滤波的camera相机接收，滤波片保证只有该波长的光线能为camera所接受。Asic芯片对接收到的光斑图像进行运算，得出物体的深度数据。其基本的算法原理可参看下图（图2）：以奥比中光的为例，采用的是散斑结构光的技术，图3是camera接收到的散斑图。
二、3D结构光摄像头测试
为保证摄像头软件正常并稳定地运行，对其进行软件测试是产品最终走向市场的重要工作之一。下面重点介绍清晰度测试和色彩还原测试。
解析度测试。解析度一般用专门的解析度测试图纸来测试，500万用EIAResolutionchart（图4），500及以上用ISO12233标准分辨率测试卡（图5）。解析度好的情况下，中心会很清晰，四周略差，但是四周的清晰度应该是相同的，如果有半边清晰，半边模糊的图像，就有可能是镜头装歪导致的。具体测试步骤如下：打开iSeetest分析软件，点击"文件>单项测试>解析度"选择要分析的ISO12233图片打开，如图6选择要分析的楔形线，松开鼠标即弹出分析窗口。选择分析的线数，点击自动分析，软件将会分析出测试结果点击重新取样，重新选择楔形线；选择分析的线数，旋转图形（最张方向与步骤（3）中一致），点击自动分析，面就是一个完整的摄像头水平解析度、垂直解析度和有效分辨率（有效像素）的测试结果。
色彩还原测试。色彩还原使用国际标准的24色卡来测试，一般要求拍出来的色彩尽量接近色卡的颜色。对于摄像头色彩还原测试，我们采用了标准色卡在不同的光源条件下使用相应的白平衡模式拍摄进行比较，可以观察摄像头对各种色彩的还原情况。色彩还原标准见图7。测试光源含：F,D65,TL84,UV,CWF,TL83/U30，具体步骤如下介绍：将24色色卡置于灯箱正面中心，色卡中心与边缘照度不大于10%。选择所需要测试光源调节摄像头位置，使摄像头正对色卡中心，并使标板占据模组预览画面75%以上，待图像稳定后拍照。打开iSeetest软件，点击"文件>综合测试>色彩还原"选择要分析图片，框选18个有色色块，注意必须选取色块中心均匀部分；取样后分析数据见图8。参照色彩还原标准对分析数据进行分析（例图分析数据中的的ΔC，ΔE均超出色彩还原标准范围较多，表示该摄像头色彩还原度较差）。
三、结论
3D结构光是获取面部立体信息的最佳方案之一。随着3D结构光技术的不断发展，会给我们的生活带来越来越多的优质体验。但软件中存在的不良缺陷也会对我们的体验产生不好的影响，因此将软件测试及早应用在产品开发周期中具有重大意义。摄像头的软件测试过程中除了基本的白盒测试和墨盒测试外，还应更多融合进产品的使用场景加入更多的性能测试，检测移动软件终端是否存在相关的性能缺陷，且及时对发现的问题进行订正，是提高摄像头关联产品软件质量的重要基础和根本前提。
图8F光源下对有色色块取样后分析数据
参考文献
[1]现代光子学系列译著：结构光及其应用.张彤，张晓阳，译.