當今世界，為物體和數據建立3D模型的表現方式是大受追捧的手段，并被廣泛應用在制造業(yè)、數據可視化、醫(yī)學和娛樂等方面。但這些模型從何而來？一種常見的來源是高級計算機輔助設計（ACAD）軟件，該軟件可通過切割和連接材料的虛擬塊來創(chuàng)建3D物體。另一種常見的來源，同樣也是DLP技術可以輕松方便實現的，是通過3D掃描儀。3D掃描儀能使用一個或多個傳感器以及附加的組件來記錄和存儲有關物體表面的信息。這些信息可包括物體表面的空間位置、質地、反射率、透射率，還可能包括顏色。高品質的掃描儀能快速提供多種物體的精確測量值，并且有著高分辨率及低創(chuàng)性；此類掃描儀易于使用，同時極具成本效益。DLP技術可用于實現高品質掃描儀。

　　那么，3D掃描到底是如何進行的？以下有供參考的五個基本步驟：

　　1.采集（Acquisition）：物體的屬性是通過傳感器及其它元件測定的，測量值被存儲起來供之后的處理。采集過程通常從各種角度、分多個階段實施，以確保所有相關細節(jié)信息都能被捕獲。

　　2.記錄（Registration）：從各個采集階段獲取的數據集會在一致的參考幀內被參考和校準，在測量值集之間建立聯系，這有助于將測量值融入緊密結合的模型中。

　　3.泛化（Generalization）：在采集階段，測量連續(xù)表面上的每個點是不太實際的，所以，測量數據是離散或非連續(xù)的。為建立連續(xù)表面的模型，若干算法已經被開發(fā)出來，旨在正確地詮釋測量值，并在數據點之間實現表面外插或填充。

　　4.融合（Fusion）：來自多個階段的測量值被組合成單個物體。該步驟可在泛化處理之前或之后實施。對步驟3、步驟4和步驟5進行若干次迭代是必需的，以便產生一個精確的模型。

　　5.優(yōu)化（Optimization）：要在目標應用中實現最佳使用效果，可重新格式化該模型。

　　如果每單位面積的測量值（即采樣密度）很多并可迅速獲得，那么3D掃描過程就能十分高效地運行。為實現這個目標，我們常采用主動三角測量法，例如使用Kinect。已知方向和位置的光源投射出帶有圖形的光，以展示所需的物體細節(jié)。已知位置和方向的攝像頭則可拍攝該圖形的影像。然后用三角測量法來定位空間中圖案的每個點，從而產生物體表面的一系列網格點。如果可在非常短的時間內顯示許多不同的高分辨率圖案，那么一個高度精確的3D模型將會被生成。

　　這一點上，DLP技術可提供差異化的優(yōu)勢。這些優(yōu)勢包括：

　　1.小型數字微鏡器件（DMD）像素大小能產生對高光強度的分辨率，可實現卓越性能。

　　2.當與不同顏色的光源耦合使用時，物體顏色對采集過程的影響會被最大限度地減小，并可迅速獲得色彩編碼的數據。

　　3.DLP系統的幀速率很高，每秒可產生多達32,500個圖形，從而能實現高采集速度并允許快速和精確的系統校準。

　　4. 可在一個或僅僅幾幀內改變圖形類型、顏色和分辨率，以便快速提供許多不同的測量值——這些測量值能帶來高精確度和細節(jié)信息。