Sizector?3D相機采用移相法結構光和硬件計算技術，能夠在硬件內部完成復雜的結構光拍攝控制和解算，直接輸出高質量的3D點云數據。結合光學、機械、電子、軟件、算法的全方位深度自研和多年持續優化，Sizector?在速度、精度等性能方面已經大幅領先其他同類產品：最高全周期幀率為47FPS，最高全周期點率為63.18MPts/s，區域重復精度達50納米，而同類產品普遍為微米級別。Sizector?更是提供了自動HDR、降噪、濾波、修補、矩陣變換等十余種硬件功能，涵蓋拍攝控制、點云重構和后處理三個階段。
在拍攝超長、超大或曲面物件時，單臺3D相機無法一次獲得完整點云圖，用戶往往需要通過單臺多次或多臺單次拍攝之后進行圖像拼接。常規矩陣變換功能的實現，需要用戶通過二次開發賦予點云相應坐標，完成圖像拼接等工作任務；而Sizector?的硬件矩陣變換功能只需設置硬件參數即可獲取轉換后的3D點云，從而幫助用戶在高幀率獲取數據的同時簡化算法、提高開發效率。本期內容我們將分享如何通過盛相科技Sizector?3D相機實現硬件矩陣變換以獲得完整圖像。
通常情況下，我們可以利用位置和姿態去描述一個物體在三維坐標系下的狀態：
1. 在對象物體上建立一個自身坐標系；
2. 計算此坐標系和原始坐標系的XYZ偏移和旋轉量；
3. 得到一個六個元素的數組用以描述此物體在原始坐標系下的位姿；
通常單臺3D相機獲得點云數據的位置坐標XYZ是基于相機自身的坐標系下，它的原點是標定的零點，若存在多臺3D相機，則需要獲得各臺相機在世界坐標系下的位置，并得到各臺3D相機點云坐標系到世界坐標系的變換矩陣，通過矩陣變換的方式，將各臺相機的點云坐標統一在世界坐標系下。
多臺3D相機下的統一坐標系
Sizector?S系列技術平臺提供了硬件級別的矩陣變換功能，通過此功能，基于Sizector?S系列技術平臺的產品可以直接輸出矩陣變換后的點云數據：
1.可以通過拖動條進行XYZ比例縮放、XYZ旋轉和XYZ軸平移的矩陣變換；
2.下方3x4是最終變換矩陣M=Ts（縮放矩陣）X Tr（旋轉矩陣）X Tt（平移矩陣）；
Sizector?MPS-SDK界面截圖（部分）
被測物實拍圖
獲得完整電池頂蓋高精度點云圖像。
由于被測物過長，難以使用一臺相機就獲得完整高精度圖像。
S162170單臺3D相機拍攝結果
傳統3D相機矩陣變換的實現通常需要基于電腦計算，因此整體處理速度較慢。而Sizector?3D相機擁有強大的硬件計算能力，可直接通過Sizector?S系列技術平臺實現矩陣變換，處理速度大大提升。我們將搭建兩臺Sizector?3D相機，對被測物進行拍攝。通過矩陣變換，將點云圖坐標統一，獲得完整圖像。具體實現步驟如下:
搭建一個簡單的3D雙相機系統。本次使用的3D相機為Sizector?S162170和S028240。
安裝示意圖
標定物點云圖
在標定物的選取上，需要特別注意：
1、依據兩個3D相機放置的位置關系，標定物要在3D數據上有明顯區別；
2、標定物盡量選擇漫反射的表面材質易于Sizector?3D相機拍攝。
將點云導入到第三方軟件后進行處理獲得變換矩陣?，F采用Cloud compare示例，處理的步驟大致可分為：導入，過濾噪點，著色，選出標記物點云，配準，輸出點云：
將另一相機獲取的點云圖重復以上四個步驟之后，我們可以得到兩個3D相機拍攝的標定物點云，此時這兩個點云都是基于各自3D相機的點云坐標系。
兩臺3D相機拍攝的標定物點云
得到兩臺3D相機拍攝的標定物點云之后，可將兩個標定物點云配準選點，在配準測試之后，即得到變換矩陣。
將上一步驟獲得的變換矩陣輸入到待變換的3D相機的紅框位置。
被測物拍攝效果
將上一步兩臺3D相機拍攝的點云圖輸入第三方軟件，驗證矩陣變換結果，即可得到矩陣變換后完整的點云圖。
矩陣變換、圖像拼接結果
