3D 光学测量技术

主要观点总结

光学3D计量领域因其快速、高精度地探测工件和生物样品的几何形状而引起了人们的极大兴趣。该技术是工业物联网、工业4.0或医学4.0等大趋势中应用的先决条件。本综述文章尝试对光学测量原理的演变进行简明的概念概述，这些原理在工业3D应用的3D计量领域及其相关技术推动因素中不断发展并获得了一些重要性。文章探讨了光学计量学的简介、一般方面，并指出了各种测量技术从微米到米的不同尺寸范围，以及从毫米到亚微米的精度。文章还讨论了最近推出的相机传感器，并展望了当整个校准链实现数字化，数字校准证书用校准信息取代自包含的纸质或PDF文档时的变化与机遇。此外，引入了传感质量（QoS）和数据质量（QoD）的概念，以便传达与测量或数据相关的更多信息，而不会直接影响测量结果及其不确定性。最后，探讨了随着计算能力提高，如何应用机器学习或人工智能来优化传感器信号数据，并讨论了未来的技术发展趋势。

关键观点总结

关键观点1: 光学3D计量领域的重要性

光学3D计量因其快速、高精度地探测工件和生物样品的几何形状而引起了人们的极大兴趣，是工业物联网、工业4.0或医学4.0等大趋势中应用的先决条件。

关键观点2: 测量技术的演变

文章概述了光学测量原理的演变，这些原理在工业3D应用的3D计量领域及其相关技术推动因素中不断发展并获得了一些重要性。

关键观点3: 测量尺寸范围与精度

文章探讨了测量技术从微米到米的不同尺寸范围，以及从毫米到亚微米的精度。

关键观点4: 最近推出的相机传感器

文章讨论了最近推出的相机传感器，并展望了当整个校准链实现数字化，数字校准证书用校准信息取代自包含的纸质或PDF文档时的变化与机遇。

关键观点5: 传感质量（QoS）和数据质量（QoD）的概念

引入了传感质量（QoS）和数据质量（QoD）的概念，以便传达与测量或数据相关的更多信息，而不会直接影响测量结果及其不确定性。

关键观点6: 应用机器学习或人工智能

探讨了随着计算能力提高，如何应用机器学习或人工智能来优化传感器信号数据。

关键观点7: 未来的技术发展趋势

文章讨论了未来的技术发展趋势，包括传感器阵列中像素数的增加、光源的创新、提高本地计算能力、以及传感质量（QoS）和数据质量（QoD）的概念在物联网场景中的应用。

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