接觸式掃描接觸式三維掃描儀透過實際觸碰物體表面的方式計算深度，如座標測量機（CMM,CoordinateMeasuringMachine）即典型的接觸式三維掃描儀。此方法相當精確，常被用于工程制造產業，然而因其在掃描過程中必須接觸物體，待測物有遭到探針破壞損毀之可能，因此不適用于高價值對象如古文物、遺跡等的重建作業。此外，相較于其他方法接觸式掃描需要較長的時間，現今**快的座標測量機每秒能完成數百次測量，而光學技術如激光掃描儀運作頻率則高達每秒一萬至五百萬次。非接觸主動式掃描主動式掃描是指將額外的能量投射至物體，借由能量的反射來計算三維空間信息。常見的投射能量有一般的可見光、高能光束、超音波與X射線。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertian surface）的物體。無錫推廣高精度便攜式三坐標產業

立體光學法（PhotometricStereo）為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足，立體光學法采用一個相機拍攝多張照片，這些照片的拍攝角度是相同的，其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源，從三個不同的方向照射待測物，每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射（perfectdiffusion）模型解出物體表面的梯度向量（gradients），經過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertiansurface）的物體。輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現時，重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上，每次旋轉一小角度后拍攝其視頻，再經由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條，搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。無錫什么是高精度便攜式三坐標結構設計另有三眼視覺（trinocular）與其他使用更多攝影機的延伸方法。

由于三維掃描儀的掃描范圍有限，因此常需要變換掃描儀與物體的相對位置或將物體放置于電動轉盤（turnabletable）上，經過多次的掃描以拼湊物體的完整模型。將多個片面模型集成的技術稱做視頻配準（imageregistration）或對齊（alignment），其中涉及多種三維比對（3D-matching）方法。三維掃描儀分類為接觸式（contact）與非接觸式（non-contact）兩種，后者又可分為主動掃描（active）與被動掃描（passive），這些分類下又細分出眾多不同的技術方法。使用可見光視頻達成重建的方法，又稱做基于機器視覺（vision-based）的方式，是***機器視覺研究主流之一。

色度成形法（ShapefromShading）早期由B.K.P.Horn等學者提出，使用視頻像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程組中的未知數多過限制條件，因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。立體光學法（PhotometricStereo）為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足，立體光學法采用一個相機拍攝多張照片，這些照片的拍攝角度是相同的，其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源，從三個不同的方向照射待測物，每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射（perfectdiffusion）模型解出物體表面的梯度向量（gradients），經過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面（Lambertiansurface）的物體。搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。

輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現時，重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上，每次旋轉一小角度后拍攝其視頻，再經由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條，搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。用戶輔助另外有些方法在重建過程中需要用戶提供信息，借助人類視覺系統之獨特性能，輔助完成重建程序。這些方式都是基于照片攝影原理，針對同個物體拍攝視頻以推算三維信息。另一種類似的方式是全景重建（panoramicreconstruction），乃是在定點上拍攝四周視頻使之得以重建場景環境。而激光光能達到極高之精確度，然而這種方法對于噪聲相當敏感。無錫推廣高精度便攜式三坐標產業

可反射的貼片－用來當作掃描儀在空間中定位及校準使用。無錫推廣高精度便攜式三坐標產業

立體視覺法（Stereoscopic）傳統的立體成像系統使用兩個放在一起的攝影機，平行注視待重建之物體。此方法在概念上，類似人類借由雙眼感知的視頻相疊推算深度[1]（當然實際上人腦對深度信息的感知歷程復雜許多），若已知兩個攝影機的彼此間距與焦距長度，而截取的左右兩張圖片又能成功疊合，則深度信息可迅速推得。此法須仰賴有效的圖片像素匹配分析（correspondenceanalysis），一般使用區塊比對（blockmatching）或對極幾何（epipolargeometry）算法達成。使用兩個攝影機的立體視覺法又稱做雙眼視覺法（binocular），另有三眼視覺（trinocular）與其他使用更多攝影機的延伸方法。色度成形法（ShapefromShading）早期由B.K.P.Horn等學者提出，使用視頻像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解，方程式之解即深度信息。由于方程組中的未知數多過限制條件，因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質（differentiability）、曲率限制（curvatureconstraint）、光滑程度（smoothness）以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。無錫推廣高精度便攜式三坐標產業

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