От используемой геометрии задачи зависит размер модуля и расстояние, на котором необходимо будет разместить сенсор.
Что нужно знать о геометрии:
Разрешение матрицы сканера в пикселях по ширине измеряемой детали. Тут зависит от вашей задачи, насколько мелкие элементы вы планируете контролировать. Например, сканер AT C5-2040CS14-160 с разрешением в 2048 точек позволяет замерить дефект в 0,35 мм (5 пикс/дефект).
Отличительной особенностью 3D сканирования лазерной триангуляцией является скорость сканирования. Сканер способен отснять и обработать до 200 000 профилей в секунду. Это позволяет производит непрерывный контроль быстродвижущихся объектов. В основном от производительности сканера зависит его стоимость. Производительность рассчитывается в зависимости от скорости сканируемого объекта, размера области - подробнее вы можете узнать в каталоге на сканеры.
Лазер нужно подбирать так, что бы его излучение было видно на объекте камерой сканера, но не засвечивало её. В зависимости от инспектируемой поверхности, ее температуры, коэффициента ее отражения необходимо подбирать длину волны лазера. Но основным параметром все же является способность к отражению (рассеиванию) исследуемой поверхности.
Зависимость интенсивности рассеянного света приблизительно обратно пропорциональна четвертой степени длины волны (закон Рэлея). Поэтому для темных поверхностей, например поверхность автомобильной покрышки, лучше использовать лазер с большой длиной волны (красные, инфракрасные), а для глянцевых, отражающих поверхностей наоборот - синие, фиолетовые лазеры.
Это важная процедура, если вы планируете замерять отсканированные данные. Существует несколько методов калибровки, которые, как правило, поставляются вместе с SDK для камеры. Для калибровки стандартными методами вам необходимо изготовить специальный рассчитанный под вашу геометрию шаблон, на котором произвести калибровку.
Альтернативным методом калибровки является использование MVTec Halcon, который позволяет откалибровать камеру на любом объекте с известной геометрией по сопоставлению ее реального скана с 3D моделью.
С 3D сенсорами поставляется SDK для самостоятельной обработки изображений. Он работает с популярными библиотеками машинного зрения (OpenCV, Halcon и т.д.), а также научными (LabVIEW). Подробнее по обработке 3D снимков вы можете узнать в этой статье.