三維重建技術常用於工業檢測以實現產線的自動化生產，在本研究中，使用立體視覺搭配結構光之架構，重建物體表面之深度資訊，以用於工業檢測之計算。立體視覺技術需使用兩顆相機，相機經過校正後使左右影像處於同一影像座標，投影機投影多頻相位條紋圖進行編碼，透過外差原理及相位展開，解碼出左右編碼之對照表，作為左右影像搜尋對應的參照，確認對應關係後再以三角測量法進行深度資訊的還原。獲得三維資訊後，再以影像處理等演算法對待測物進行深度檢測，角度測量以及偏移補正等計算。兩台相機以同步線連接，實現同步取像，計算過程中使用多執行緒、預先建立查找表等方法加速，以符合產線上之時間需求。經實驗測試後，重建點雲在XY軸準確度為0 09mm，Z軸準確度達到0 01mm，重建時間約為7秒，在研究後半部以深度學習方法進行搜尋對應點及三維重建，相較於多頻相位移方法而言，重建速度可以提升至約4 5秒，但是Z軸準確度只能達到1mm。
3D Panel Alignment System Using Deep Learning-Based Structured Light and System Stability and Speedup
勁毅, 葉. (Author). 2020
學生論文: Doctoral Thesis