橙牛数字本篇文章给大家谈谈三维成像，以及三维成像ct和普通ct的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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安健科技DR黑科技：全球首创立位全脊柱三维成像技术
X线摄影检查历经百年发展历程，从模拟成像时代发展到今天的数字化成像时代。伴随CT的发明，让X线摄影检查从二维迈向三维，开启了医学诊断的技术革命，医学影像检查成为医学诊疗环节中必不可少的重要环节，为循证医学的发展提供实证支撑。其中，三维影像检查让医学影像检查更为精准，但由于受到CT和核磁结构与技术的限制，当前的三维影像检查技术只能支持卧位下的三维检查，对于立位下的三维影像学信息无法获得，而人体脊柱关节诸多疾病的诊疗都需要获得精准的立位三维影像学信息。由于人体脊柱关节在站立位和卧位所承受的压力截然不同，包括下肢力线、关节间隙狭窄大小、椎管面积等。以腰椎检查为例，研究表明，在站立和卧位状态下，腰椎间盘突出的程度、腰椎前凸的程度以及椎管狭窄的程度都有所不同，站立位负重成像更能反映疾病的真实状态。
目前缺乏支持在站立位下的三维影像检查设备，但这一困扰临床多年的问题，近来终于迎来了全新的立位三维检查技术：锥形束断层扫描检查技术。
来自中国深圳的医用X射线装备领军企业安健科技，2022年发布了立位脊柱三维成像技术，该技术支持在自然站立位下的全脊柱三维成像，无需拼接，仅需1分20秒左右即可完成全脊柱的三维扫描与影像重建，包括冠状面、矢状面和横断面的影像以及VRT成像，是全球首个立位三维DR摄影系统。该技术利用锥形束断层扫描原理，支持快速在自然站立位状态下，无需拼接快速完成三维全脊柱影像信息，对于脊柱关节疾病的诊疗能够提供精准的影像学评估信息。
当前，青少年脊柱侧凸是发生在青少年人群中的常见脊柱疾病。由于青少年骨骼发育速度快，侧凸畸形也容易发生。早期患者常无明显症状，无就医的诉求，随着时间推移，畸形程度将进一步加重，进而影响活动能力和劳动能力，严重者可引发多种并发症，如心肺并发症、腰背部疼痛甚至截瘫，有的还会影响到青少年的身心健康，导致其不适应社会，成为自杀的高危人群。对青少年脊柱侧凸患者，应尽力做到早发现、早诊断、早治疗。影像学是诊断脊柱侧凸的重要方式，通过影像学可以测量侧凸与旋转角度，预测病情进展情况以及协助康复和手术治疗。目前，影像学检查被认为是脊柱侧凸诊断使用最广泛、认可度更高的方法。其中Cobb角被用于评估脊柱畸形已有70余年历史，被作为是脊柱侧凸诊断的金标准。但由于受青春期的影响，青少年脊柱侧凸变化较快，Cobb角差值为5°时，其真正存在差异的可以很大。因此，准确测量是诊断和治疗青少年脊柱侧凸的重要一步，而在二维投照下，由于受到投照角度的影响，在不同角度下所获得的cobb角数据差异较大（如下图所示）。
在三维角度测量下，Cobb角的测量数据更加真实可靠。目前，临床评估脊柱病变时，主要是根据X线或MRI所测量的脊柱曲度参数变化。脊柱曲度是评估脊柱生理结构形态的主要指标并能反映脊柱矢状面的平衡性。CL、TK、LL 是反映脊柱整体矢状位平衡状态的主要指标，SS可反映腰骶部稳定性，其参数变化直接影响LL 值。当腰骶部将脊柱承受重力传递至骨盆环并出现不稳时，表现为SS值增大，L5椎体滑脱，导致患者出现腰痛，而采用仰卧位MRI 可评估腰骶部形态，并能进行SS测量。SVA 是评价脊柱矢状面平衡的重要指标，亦能评价脊柱的总体功能状态，其参考值为5.0cm，若SVA值发生变化，表明极可能发生了矢状面失衡，而在立位三维X线下，相较于卧位的MRI的影像学信息，更加贴近患者真实状态，其各个数值之间与卧位MRI相比，差异度较大，更能准确反映脊柱关节病变的真实状态。
除此之外，安健科技此项技术在对于由于骨性关节炎引起的全膝关节置换术（TKA）有着重要临床价值意义。TKA已经成为治疗晚期骨性关节炎、类风湿性关节炎等膝关节疾病的有效方法。大量的临床实践资料证实，TKA能显著改善患者疼痛等症状，并获得良好的膝关节功能。TKA手术的成功取决于诸多因素，如手术指征、术前准备、手术技术操作、人工关节的选择和术后康复等，而术中准确重建下肢力线对延长假体的使用寿命起着至关重要的作用。在TKA术前评估中，基于负重位下的双下肢全长Ｘ线三维成像能够真实反映患者的下肢力线。相较于二维X线摄影，当患者出现骨质塌陷、缺损或韧带松弛时，测量结果相较于负重位三维X线全长摄影，会严重低估下肢畸形程度，不利于病变的精准评估与手术方案的规划诊疗。
安健科技作为国内医用数字化X线行业领军企业，是国内动态数字化X线摄影技术的领跑者与普及者。在动态数字化X线摄影技术之上，安健科技推出的立位三维X线摄影技术，引领DR从二维到三维的全面跨越，极大的填补了脊柱关节疾病在立位状态下的三维影像信息缺失，有助于推进骨科尤其是脊柱外科等相关疾病诊疗的精准化进程。
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斑马鱼高通量三维成像研究取得进展
斑马鱼胚胎具有通体透明特点三维成像，适于光学显微镜下的活体观测。光片显微技术（Light-sheet microscopy）是一种新型的三维成像方式，具有光毒性小、扫描速度快等特点。针对斑马鱼、线虫等毫米级模式生物，光片成像需复杂的样品准备流程，且由于视场限制，获得全胚胎的三维数据往往需要多区域成像与拼接，一条受精后3天左右的斑马鱼整个三维成像大约需要15分钟左右，限制了该技术的成像通量。
对此，中国科学院苏州医学工程技术研究所李辉课题组、上海营养与健康研究所潘巍峻课题组合作，提出基于流式光片的高通量显微成像技术LS-FIS（light-sheet flow imaging system）。LS-FIS创新性地将流式成像技术与光片照明技术相结合，通过设计液流与光学耦合系统，结合精密的进取样控制时序与三维重建算法，实现200胚胎/小时的高通量三维成像。
利用该技术，研究人员进行了斑马鱼躯干及头部血管发育研究，统计并分析了受精后3到9天的斑马鱼节间血管三维长度及眼部晶状体血管网形态变化。实验共获得超过500条全胚胎斑马鱼三维图像，这是目前已知首次报道的大规模全鱼三维成像数据。
相关成果发表于 Biomedical Optics Express 。
高通量三维成像系统LS-FIS的原理图和针对上百条斑马鱼3-9天血管发育过程的统计研究
来源三维成像：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
机器人视觉三维成像技术全解析
来源：卢荣胜,史艳琼,胡海兵. 机器人视觉三维成像技术综述[J]
链接：
摘要
本文针对智能制造领域机器人视觉感知中的三维视觉成像技术进行综述,系统地总结了一些有代表性的机器人视觉成像方法的特点和实际应用中的局限性,内容涉及飞行时间三维成像、点线扫描三维成像、色散共焦成像、结构光投影三维成像、光学偏折成像、单目与多目立体视觉三维成像和光场成像等。绘制了各种视觉成像的图谱,并探讨了机器人手眼系统更佳三维成像方法。
在工业4.0时代，国家智能制造高速发展，传统的编程来执行某一动作的机器人已经难以满足现今的自动化需求。在很多应用场景下，需要为工业机器人安装一双眼睛，即机器人视觉成像感知系统，使机器人具备识别、分析、处理等更高级的功能，可以正确对目标场景的状态进行判断与分析，做到灵活地自行解决发生的问题。
一、机器视觉系统组成
典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。基于PC的视觉系统具体由如图1所示的几部分组成：
图1 机器视觉系统组成
①工业相机与工业镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。
④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。
⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。常见的机器视觉软件以C/C++图像库，ActiveX控件，图形式编程环境等形式出现，可以是专用功能的（比如仅仅用于LCD检测，BGA检测，模版对准等），也可以是通用目的的（包括定位、测量、条码/字符识别、斑点检测等）。
⑦控制单元（包含I/O、运动控制、电平转化单元等）——一旦视觉软件完成图像分析（除非仅用于监控），紧接着需要和外部单元进行通信以完成对生产过程的控制。简单的控制可以直接利用部分图像采集卡自带的I/O，相对复杂的逻辑/运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元/运动控制卡来实现必要的动作。
二、机器人视觉成像的结构形式
机器人视觉系统的主要功能是模拟人眼视觉成像与人脑智能判断和决策功能，采用图像传感技术获取目标对象的信息，通过对图像信息提取、处理并理解，最终用于机器人系统对目标实施测量、检测、识别与定位等任务，或用于机械人自身的伺服控制。
在工业应用领域，更具有代表性的机器人视觉系统就是机器人手眼系统。根据成像单元安装方式不同，机器人手眼系统分为两大类：固定成像眼看手系统（Eye-to-Hand）与随动成像眼在手系统(Eye-in-Hand, or Hand-eye)，如下图2所示。
图2 两种机器人手眼系统的结构形式
a)眼在手机器人系统，（b）眼看手机器人系统
有些应用场合，为了更好地发挥机器人手眼系统的性能，充分利用固定成像眼看手系统全局视场和随动成像眼在手系统局部视场高分辨率和高精度的性能，可采用两者混合协同模式，如用固定成像眼看手系统负责机器人的定位，使用随动成像眼在手系统负责机器人的定向；或者利用固定成像眼看手系统估计机器人相对目标的方位，利用随动成像眼在手系统负责目标姿态的高精度估计等，如图3所示。
图 3 机器人协同视觉系统原理图
三、机器人视觉三维成像方法
3D视觉成像可分为光学和非光学成像方法。目前应用最多的还是光学方法，其包括：飞行时间法、激光扫描法、激光投影成像、立体视觉成像等。
飞行时间3D成像
飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深度。目前已经有飞行时间面阵相机商业化产品，如Mesa Imaging AG SR-4000， PMD Technologies Cam Cube 3.0，微软Kinect V2等。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本的3D图像采集，其特点是：检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格便宜，但精度低，易受环境光的干扰。例如Camcueb3.0具有可靠的深度精度（3mm @ 4m)，每个像素对应一个3D数据。
扫描3D成像
扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法。扫描测距是利用一条准直光束通过1D测距扫描整个目标表面实现3D测量的。主动三角法是基于三角测量原理，利用准直光束、一条或多条平面光束扫描目标表面完成3D成像，如图4所示。色散共焦通过分析反射光束的光谱，获得对应光谱光的聚集位置， 如图5所示。
图 4 线结构光扫描三维点云生成示意图
图 5 色散共焦扫描三维成像示意图
扫描3D成像的更大优点是测量精度高。其中色散共焦法还有其它方法难以比拟的优点，如非常适合测量透明物体、高反与光滑表面的物体。但缺点是速度慢、效率低；用于机械手臂末端时，可实现高精度3D测量，但不适合机械手臂实时3D引导与定位，因此应用场合有限。另外主动三角扫描在测量复杂结构面形时容易产生遮挡，需要通过合理规划末端路径与姿态来解决。
结构光投影3D成像
结构光投影三维成像目前是机器人3D视觉感知的主要方式。结构光成像系统是由若干个投影仪和相机组成，常用的结构形式有：单投影仪-单相机、单投影仪-双相机、单投影仪-多相机、单相机-双投影仪和单相机-多投影仪等。结构光投影三维成像的基本工作原理是：投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案，由相机摄取被目标调制后的图像，再通过图像处理和视觉模型求出目标物体的三维信息。
根据结构光投影次数划分，结构光投影三维成像可以分成单次投影3D和多次投影3D方法。单次投影3D主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现。由于单次投影曝光和成像时间短，抗振动性能好，适合运动物体的3D成像，如机器人实时运动引导，手眼机器人对生产线上连续运动产品进行抓取等操作。但是深度垂直方向上的空间分辨率受到目标视场、镜头倍率和相机像素等因素的影响，大视场情况下不容易提升。
多次投影3D具有较高空间分辨率，能有效地解决表面斜率阶跃变化和空洞等问题。不足之处在于：
1）对于连续相移投影方法，3D重构的精度容易受到投影仪、相机的非线性和环境变化的影响；
2）抗振动性能差，不合适测量连续运动的物体；
3）在Eye-in-Hand视觉导引系统中，机械臂不易在连续运动时进行3D成像和引导；
4）实时性差，不过随着投影仪投射频率和CCD/CMOS图像传感器采集速度的提高，多次投影方法实时3D成像的性能也在逐步改进。
对于粗糙表面，结构光可以直接投射到物体表面进行视觉成像；但对于大反射率光滑表面和镜面物体3D成像，结构光投影不能直接投射到被成像表面，需要借助镜面偏折法。
偏折法对于复杂面型的测量，通常需要借助多次投影方法，因此具有多次投影方法相同的缺点。另外偏折法对曲率变化大的表面测量有一定的难度，因为条纹偏折后反射角的变化率是被测表面曲率变化率的2倍，因此对被测物体表面的曲率变化比较敏感，很容易产生遮挡难题。
立体视觉3D成像
立体视觉字面意思是用一只眼睛或两只眼睛感知三维结构，一般情况下是指从不同的视点获取两幅或多幅图像重构目标物体3D结构或深度信息，如图6所示。
图6 立体视觉三维成像示意图
立体视觉可分为被动和主动两种形式。被动视觉成像只依赖相机接收到的由目标场景产生的光辐射信息，该辐射信息通过2D图像像素灰度值进行度量。被动视觉常用于特定条件下的3D成像场合，如室内、目标场景光辐射动态范围不大和无遮挡；场景表面非光滑，且纹理清晰，容易通过立体匹配寻找匹配点；或者像大多数工业零部件，几何规则明显，控制点比较容易确定等。
主动立体视觉是利用光调制（如编码结构光、激光调制等）照射目标场景，对目标场景表面的点进行编码标记，然后对获取的场景图像进行解码，以便可靠地求得图像之间的匹配点，再通过三角法求解场景的3D结构。主动立体视觉的优点是抗干扰性能强、对环境要求不高（如通过带通滤波消除环境光干扰），3D测量精度、重复性和可靠性高；缺点是对于结构复杂的场景容易产生遮挡问题。
基于结构光测量技术和3D物体识别技术开发的机器人3D视觉引导系统，可对较大测量深度范围内散乱堆放的零件进行全自由的定位和拾取。相比传统的2D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息，具有更高的应用柔性和更大的检测范围。可为机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效的自动化解决方案。
机器视觉3D引导系统框架
3D重建和识别技术
通过自主开发的3D扫描仪可获准确并且快速地获取场景的点云图像，通过3D识别算法，可实现在对点云图中的多种目标物体进行识别和位姿估计。
3D重建和识别效率
多种材质识别效果测试
得益于健壮的重建算法和识别算法，可对不同材质的零件进行稳定的重建和识别，即便是反光比较严重的铝材料及黑色零件都能获得较好的重建和识别效果，可适用于广泛的工业场景。
机器人路径规划
并不是获得零件的位姿信息后就能马上进行零件的拾取，这仅仅只是之一步，要成功拾取零件还需要完成以下几件事：
自主开发的机器人轨迹规划算法，可轻松完成上述工作，保证机器人拾取零件过程稳定可靠。
快速切换拾取对象
只需要四个简单的操作即可实现拾取对象的快速切换，无需进行复杂的工装、产线的调整。
四、性能比较
1、类似于飞行时间相机、光场相机这类的相机，可以归类为单相机3D成像范围，它们体积小，实时性好，适合随动成像眼在手系统执行3D测量、定位和实时引导。但是，飞行时间相机、光场相机短期内还难以用来构建普通的随动成像眼在手系统，主要原因如下：
1）飞行时间相机空间分辨率和3D精度低，不适合高精度测量、定位与引导。
2）对于光场相机，目前商业化的工业级产品只有为数不多的几家，如德国Raytrix，虽然性能较好，空间分率和精度适中，但价格贵，使用成本太高。
图 7 随动成像眼在手系统机器人3D视觉成像优选方案
2、结构光投影3D系统，精度和成本适中，有相当好的应用市场前景。它由若干个相机-投影仪组成的，如果把投影仪当作一个逆向的相机，可以认为该系统是一个双目或多目3D三角测量系统。
3、被动立体视觉3D成像，目前在工业领域也得到较好应用，但应用场合有限。因为单目立体视觉实现有难度，双目和多目立体视觉要求目标物体纹理或几何特征清晰。
4、结构光投影3D、双目立体视觉3D都存在下列缺点：体积较大，容易产生遮挡。针对这个问题虽然可以增加投影仪或相机覆盖被遮挡的区域，但会增加成像系统的体积，减少在Eye-in-Hand系统中应用的灵活性。
五、总结
虽然光学3D视觉成像测量方法种类繁多，但能够安装在工业机器人上，组成一种合适的随动成像眼在手系统，对位置变动的目标执行3D成像测量、引导机器人手臂准确定位和实施精准操作的方法有限。因为从工业应用的角度来说，我们更关心的是3D视觉传感器的精度、速度、体积与重量。
鉴于机器人末端能够承受的端载荷有限，允许传感器占用的空间有限，传感器在满足成像精度的条件下，重量越轻体积越小也就越实用。所以，对于随动成像眼在手系统，更佳3D成像方法是采用被动单目（单相机）3D成像方法，这样不仅体积小、重量轻，也解决了双目和多目多视图遮挡难题。
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关于三维成像和三维成像ct和普通ct的区别的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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