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光學(xué)測(cè)量技術(shù)知多少——景深與測(cè)量體積

光學(xué)測(cè)量技術(shù)知多少——景深與測(cè)量體積

景深 攝影與藝術(shù)的核心

景深,這一攝影領(lǐng)域的核心概念,它描述了在拍攝主體前后一定距離內(nèi)的清晰范圍,它如同藝術(shù)家的畫筆,小景深能在拍攝人物特寫時(shí)創(chuàng)造出柔美的背景虛化,大景深則能在拍攝風(fēng)景時(shí)確保照片的細(xì)節(jié)都銳利呈現(xiàn),滿載足夠的信息量。在攝影測(cè)量技術(shù)中,景深同樣扮演著舉足輕重的角色,對(duì)測(cè)量過(guò)程精準(zhǔn)度起著至關(guān)重要的作用。


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揭秘景深 從透鏡到成像的奇妙旅程

在對(duì)物體進(jìn)行拍攝時(shí),所使用鏡頭往往采用透鏡組的形式來(lái)進(jìn)行像差消除和成像效果優(yōu)化,在光路模型中可將其近似為單一透鏡。在成像過(guò)程中根據(jù)透鏡性質(zhì)可知,物距和像距關(guān)系滿足薄透鏡公式,當(dāng)物距變大時(shí),相距會(huì)相應(yīng)減小。而在相機(jī)中由于探測(cè)器的位置固定,因此當(dāng)透鏡確定時(shí),往往也會(huì)得到最佳物距,即相機(jī)的工作距離。當(dāng)拍攝主體在最佳工作距離位置前后移動(dòng)時(shí)成像點(diǎn)也會(huì)在探測(cè)器的前后發(fā)生移動(dòng),而在探測(cè)器上則無(wú)法清晰對(duì)焦,因此也就出現(xiàn)了圖像的模糊,所形成的圓形光斑稱為彌散圓,而前后移動(dòng)后仍能保證成像能夠被分辨的距離就被稱為景深,景深由前景深和后景深構(gòu)成。當(dāng)拍攝主體位于景深極限時(shí)在探測(cè)器上形成的圓形大小即最大允許彌散圓。


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景深的大小,受相機(jī)的諸多參數(shù)調(diào)控,光圈、焦距、鏡頭特性與成像芯片的特性等皆包括在其中。當(dāng)光圈較大時(shí),由于物體上點(diǎn)發(fā)射出光線所形成的光錐角較大,則景深收窄;反之,則景深較大。另外在成像之時(shí),彌散圓的大小需要與成像芯片像元大小相互匹配,同時(shí)又受到衍射和光線波長(zhǎng)的微妙影響。在光學(xué)器件中,由于光學(xué)像差等因素的影響,景深范圍內(nèi)往往也會(huì)產(chǎn)生對(duì)理想數(shù)學(xué)模型的偏離,尤其在圖像邊緣,這種偏離更為顯著。因此,成像的最外側(cè)邊界配合景深,勾勒出了單個(gè)相機(jī)的測(cè)量范圍。


三維掃描儀的測(cè)量原理與挑戰(zhàn)

三維掃描儀,常常使用雙目視覺方法來(lái)進(jìn)行測(cè)量,根據(jù)三角測(cè)量的基本結(jié)構(gòu),就可以由兩個(gè)相機(jī)構(gòu)造出三維掃描儀的測(cè)量體積。在近景攝影測(cè)量的應(yīng)用中,如何在拓寬測(cè)量體積的同時(shí),堅(jiān)守成像結(jié)果的精準(zhǔn),一方面需要保證硬件上的可靠,同時(shí)也需要在算法上提供一套具有高魯棒性的計(jì)算方法。


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ZEISS ATOS 三維掃描儀的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

ZEISS ATOS 三維掃描儀,具有大測(cè)量體積的特點(diǎn),其憑借高亮度光源,借助藍(lán)光均衡器技術(shù),即使在大測(cè)量體積內(nèi)也能保持光線亮度的均勻,保證良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量。激光壓縮器的使用使得光源亮度進(jìn)一步提升,同時(shí)能夠?qū)⒓す廪D(zhuǎn)化為非相干光,進(jìn)一步保證其高亮度和均勻性。在ATOS 5X和ATOS LRX測(cè)頭的大測(cè)量體積上,這一優(yōu)勢(shì)更加明顯。憑借窄帶藍(lán)光光源波長(zhǎng)短和卓越單色性,ZEISS ATOS三維掃描儀有效降低了光線衍射和光學(xué)像差對(duì)于成像的影響,使得測(cè)量體積的范圍進(jìn)一步擴(kuò)大。而在整個(gè)測(cè)量范圍內(nèi)的精細(xì)便捷的標(biāo)定過(guò)程,結(jié)合標(biāo)定算法,保證了整個(gè)測(cè)量體積內(nèi)的高精度和測(cè)量準(zhǔn)確性。ZEISS ATOS 三維掃描儀,憑借一系列優(yōu)異技術(shù)的使用,在工業(yè)級(jí)計(jì)量領(lǐng)域樹立了行業(yè)標(biāo)桿,獲得了從汽車制造到航空航天的眾多領(lǐng)域用戶的一致認(rèn)可。


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李娜
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