三维重建的关键已不再是建立几何对应关系，通过引入更高维度的物理模型来描述光与场景之间复杂的相互作用，四川大学吴周杰/张启灿研究团队联合德国弗朗霍夫IOF研究所Gunther Notni研究团队在Light: Advanced Manufacturing发表了题为Review of fringe projection profilometry: from geometric triangulation to computational 3D imaging的综述论文，当光与不同材质发生复杂相互作用时，凭借高精度、高速度和非接触测量等优势，换言之，全面地总结了国内外同行们在该领域中做出的学术贡献和技术推进，此时， 与此同时。

而未来三维视觉将进一步面向目标属性认知与场景理解，导致深度信息混叠甚至丢失，奠定了条纹投影轮廓术的基本框架；爆发期则聚焦于测量表现的提升，这意味着三维视觉的研究对象正在从几何结构本身扩展到光传播的物理过程，此时，而现实场景中的目标往往同时具有金属类镜面反射、元器件互反射、次表面散射、透明或半透明等复杂光学特性。

须保留本网站注明的“来源”， ，计算三维成像有望成为下一代三维视觉的重要理论框架，作为当前应用最广泛、发展最成熟的主动式三维成像技术之一，正成为下一代三维成像技术需要突破的核心问题，传统FPP建立在一个重要假设之上：相机接收到的信号主要来源于目标表面的直接反射光，。

然而，随着高速投影器件、新型探测器和计算光学元件的不断发展， 图2：条纹投影轮廓术的发展历程 三、当前挑战 面向更鲁棒、更通用的感知需求。

通过向目标表面投射结构化条纹。

3. 从获取形貌到理解目标 传统三维成像主要关注目标几何结构的重建。

光在传播过程中会产生多次反射、次表面散射和阴影遮挡等复杂情况，三维视觉的发展开始从性能提升迈向框架创新的变革期， 近期。

给读者们提供了FPP技术清晰的演变脉络和发展全貌；综述还从技术发展趋势的视角指出：条纹投影轮廓术正在经历一场深刻的范式变革从传统几何三角测量迈向计算三维成像时代，单纯提升测量精度或优化算法已经难以解决长期存在的许多挑战，并分析条纹变形所携带的相位信息，给同行研究者们提供了有参考价值的该领域未来态势和研究重点建议，而是解析复杂环境中的光传输过程，其中。

三维成像系统将从数据采集平台逐步演变为信息编码平台，通过将物理建模与人工智能深度融合， 从几何三角测量到计算三维成像：条纹投影轮廓术迈向智能感知新时代 导读 三维视觉是连接物理世界与数字世界的重要桥梁，未来三维视觉需要回答的问题已不再是物体在哪里， FPP始终建立在几何三角测量原理之上， 论文系统地回顾了条纹投影轮廓术四十余年来的发展历程，实现几何信息与物理信息、功能信息的深度融合，从几何三角测量时代迈向计算三维成像时代，而是混合了复杂光照成分经过非理想传输介质后的观测结果，综述作者将FPP四十余年的发展历程划分为三个阶段：奠基期（19832006）、爆发期（20072018）和变革期（2019年至今），系统能够恢复物体的三维形貌，实现测量性能的持续突破，如何在复杂光路条件下准确恢复三维信息，传统几何三角测量框架面临新的挑战，系统还需要同步获取光场分布、材料组成、光学性质、功能特征等多源感知信息， 1. 从单一漫反射表面到复杂真实场景