施特默影像公司（STEMMER IMAGING）视觉解决方案销售经理Peter Keppler先生

成像领域中一种要求最严苛的应用是自由形状的复杂物体的检验和测量，它需要在真实的3维下检查物体的完整性以及维度上的准确度。其可能的具体应用十分广泛并且需求日益增长。

在许多生产环境下，检测每一个产品的完整性和瑕疵是非常重要的。通常的二维算法是把待测物体的图像和标准模板的图像进行比较。理论上来说，从原始标准图像中减去待测图像是非常简单的步骤，但是有时在实际应用中这是不可能完成的，因为待测图像包含了配准时的拉伸和旋转的误差。在3维中原理也是一样的，但是由于可能的运动和旋转的程度变多了，两幅图像的配准更复杂了。

德国施特默影像有限公司（STEMMER IMAGING）是欧洲最大的图像处理技术供应商，其3维工具CVB Match 3D提供了一种新的实用方法，具备最高的精准度以及匹配当代生产线的处理速度。它把完美样本的3维图像（标准模板）和待测部件的3维图像进行比较，可以实时识别样本和待测物体之间的部件偏差，并做出合格/不合格的决定。

许多3维采集技术并不提供校准过的数据采集。激光三角测量生成的图像会受到失真的影响，这些失真主要来自光学系统以及重建中使用的截距基本理论。

虽然集成系统的校准可以考虑预先设定的情形，但是对一个通用的基于组件的解决方案来说，若要建立一个3维测量应用，则必须独立地进行校准。无论如何，在考虑实施要求严格的校准之前，及其有必要了解是否真的有必要获得校准过的现实世界单位。许多3维应用无需校准过的图像，就能很可靠地工作，而其他一些应用则铁定需要校准过的图像和测量数据。

施特默公司的CVB Metric 3D使用预先设定的校准模版模型去校准并验证完整的测量空间，这包括根据来自多个摄像机的数据集校准测量空间。他同时提供简单的和复杂的校准方法，使得用户可以选择简单的校准模板和简便一次性校准，或者选择复杂的模板，后者需要利用受控制的面板运动，但是比起简单方法它会带来误差的进一步降低。

当使用激光三角测量来进行图像采集时，由于物体造成的遮挡以及三角测量角度的原因，物体的表面结构可能引起激光线的阴影。在带有阴影激光线的那些区域，不可能提取其局部高度信息。这会成为一个差错的来源，因为高度图像在那些位置是没有任何信息的空孔，从而就无法检测缺陷。为了弥补这个系统性不足，用多个摄像机分析同一激光线是有益的。不同摄像机看到的阴影，会出现在不同的位置，因此结合多个视角的总和，能够排除物体特征被隐藏的可能。

施特默公司的CVB Merge 3D将多个图像融合成一副高度图像，大大降低了单一图像的阴影的影响。输出图像是所有单一图像的交集，最终包含了一个完整的表面，空孔仅仅存在于那些所有输入图像都不完整的位置。结合多个摄像机使用的CVB Merge 3D，可以克服激光三角测量的系统性不足，确保了在后续的检验中所有瑕疵和缺陷都能够被检测出来。

此外，施特默公司的Common Vision Blox是一个灵活的软件开发环境，专为成像应用量身定制。大多数的成像软件库事后才想起要提供图像采集功能，CVB核心“图像管理器”提供了最具综合性并与硬件无关的图像采集API。配合一些最先进的成像算法并且支持对其他库的直接图像访问，CVB赋予开发者选择如何最佳地完成每一个应用的自由。

在机器视觉后处理领域，德国Silicon软件公司研发的图像采集卡及智能化图像处理方案、加拿大Pleora高科技公司提供的高端网络视频连接解决方案以及德国视觉组件公司（Vision Components）的超小型智能相机在光伏组件制造业行业都有广泛应用。